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文檔簡介
1、圖像的邊緣攜帶了一幅圖像的大部分信息,圖像邊緣檢測在數(shù)字圖像處理中占有極其重要的地位。實(shí)際圖像及其邊緣都具有不確定度,本文從不確定度的角度出發(fā),提出了評(píng)價(jià)圖像邊緣檢測效果的定量的指標(biāo)。并基于圖像邊緣不確定度,以Canny算子為例研究邊緣檢測算法的參數(shù)優(yōu)化。分析邊緣的不確定度對評(píng)價(jià)邊緣檢測算法的精度具有重要的意義。本文的主要研究內(nèi)容包括以下方面: 1.首先引入了圖像的不確定度,利用局域標(biāo)準(zhǔn)差法計(jì)算圖像的不確定度,并對這種方法做出了
2、改進(jìn),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)效果。為了評(píng)估圖像邊緣檢測算法的效果和質(zhì)量提出了圖像邊緣的不確定度概念,并根據(jù)圖像的分類定義了兩種計(jì)算邊緣不確定度的方法。 2.采用蒙特卡羅方法,對理想圖像進(jìn)行加噪,模擬實(shí)際圖像,對邊緣進(jìn)行不確定性的定量分析。運(yùn)用Canny算子提取邊緣,計(jì)算圖像邊緣的不確定度。并且實(shí)驗(yàn)對比了4種算法下的邊緣不確定度,以不確定度為指標(biāo)評(píng)價(jià)算法的精度。通過實(shí)驗(yàn)對比證明了計(jì)算邊緣不確定度的方法是可行的。 3.對Canny算
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