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文檔簡介
1、圖像的邊緣是圖像最基本也是最重要的特征之一。邊緣檢測一直是計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域最經(jīng)典的研究課題之一。對于邊緣的檢測,已經(jīng)有了眾多的方法。其中包括基于梯度算子的方法和LoG算子邊緣檢測方法。本文針對這兩類方法,開展了以下兩方面的研究工作: 首先,針對梯度算子在實際應(yīng)用中的不足,我們提出了一種改進算法-基于梯度幅值的自適應(yīng)邊緣檢測算法:根據(jù)梯度幅值計算方法求出整幅圖像像素點的梯度幅值均值和圖像中所有像素點的梯度幅值相對于均值的方
2、差。再由圖像的梯度幅值均值和方差計算出圖像的最佳閾值。最后根據(jù)本文提出的噪聲剔除方法對由最佳閾值判定而得到的初始邊緣中的噪聲點進行剔除,從而得到最后的邊緣。實驗結(jié)果表明本文提出的算法在最大限度地增強邊緣的同時也較好地抑制了噪聲。 其次,針對LoG算子在實際應(yīng)用中不能根據(jù)具體圖像獲取最佳高斯空間系數(shù)的不足,本文提出了一種改進算法-基于LOG邊緣檢測的自適應(yīng)算法:通過對數(shù)據(jù)庫中的樣本圖片求取灰度共生矩陣的熵和最佳高斯空間系數(shù)并利用曲
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