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文檔簡介
1、 圖像邊緣檢測是圖像處理與分析中基礎(chǔ)內(nèi)容之一。邊緣檢測作為機(jī)器視覺的一個(gè)早期階段,有很長的研究歷史,但至今為止還沒有得到圓滿解決。比較經(jīng)典的Canny、Sobel等算子,一直在實(shí)際中使用著;新理論、新方法近20多年來也不斷涌現(xiàn),如基于小波變換、DSC(DiscreteSingularConvdution)等方法。但是各種方法都有它的局限性,尤其是體現(xiàn)在準(zhǔn)確定位和抑制噪聲方面,兩者很難同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。 現(xiàn)實(shí)生活中圖像是帶有噪聲的,一般
2、的邊緣檢測方法要先進(jìn)行濾波,然后求梯度來確定邊緣。本文在逯峰等的文章基礎(chǔ)上進(jìn)行,逯峰的方法沒有進(jìn)行去噪,Yang的方法運(yùn)算量比較大。本文先對帶噪圖像利用保邊緣的變分正則化方法抑制噪聲,其中用更穩(wěn)定的差分格式和變動(dòng)的正則參數(shù),去噪保邊緣的效果更好;然后利用三次B樣條良好的擬合性對抑制后的圖像進(jìn)行擬合;最后利用梯度計(jì)算得到圖像的邊緣圖像,文中利用B樣條函數(shù)的導(dǎo)數(shù)性質(zhì)求圖像的一階和二階導(dǎo)數(shù),采用雙閾值的方法來得到邊緣圖像。利用matlab上機(jī)
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