【摘 要】
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本论文在经典的自适应平滑算子上,提出了一种新的门限中值处理方法.基于梯度信息的自适应平滑滤波是根据图像中的跳变性质,自适应改变平滑的尺度,在区域平滑的过程中使图像的
【出 处】
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“面向新世纪中国机器人产业化发展论坛”大会
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本论文在经典的自适应平滑算子上,提出了一种新的门限中值处理方法.基于梯度信息的自适应平滑滤波是根据图像中的跳变性质,自适应改变平滑的尺度,在区域平滑的过程中使图像的边缘得到锐化,而使非边缘部分得到有效的平滑.此时再进行边缘检测,可以得到更高的边缘定位精度.然而如何选择一个最佳的门限值,使得对图像的处理效果最佳是一个关键问题.我们通过参考图像的第一阶或每一阶梯度信息,得出了它的最优门限.
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