针对实时视频图像的清晰度检测问题，提出了一种背景提取和Sobel算子清晰度检测相结合的方法。采用多帧图像叠加平均的方法获取背景图片，然后将边缘检测中经典的Sobel算子应用于视频图像清晰度检测。为提高评价值的精确度，计算模板由2个增加到4个。实验结果表明。此方法具有良好的检测效果，计算速率可以满足系统实时性的要求。

介绍了行车道检测系统的原理、构成及基于DSP Builder的实现方法。利用基于FPGA的现代DSP设计方法，对边缘检测电路进行了系统模型设计。理论分析及仿真实验证明了该方法的正确性和可行性，满足了实际任务的要求。

高精度的微小零件边缘检测中，传统边缘检测算法存在实际应用可操作性较差，检测结果难以达到精度要求等问题。为了提高边缘检测精度，提出了基于Soble算子的改进算法，该算法扩展了Sobel算子边缘检测的模板，并对扩展的梯度方向图进行了细化处理，而后在梯度图像上实现多项式插值亚像素细分，从而完成对目标边缘的精确定位。实验结果表明，该方法的定位精度为0.20pixel，满足微小零件在实际检测的精度要求。