【摘 要】
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边缘检测是图像处理和计算机视觉的一个非常重要的步骤,在图像分析和识别中具有重要的意义。本文对边缘检测理论和算法作了深入研究,在具体分析LOG算子特点的基础上,结合图像
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边缘检测是图像处理和计算机视觉的一个非常重要的步骤,在图像分析和识别中具有重要的意义。本文对边缘检测理论和算法作了深入研究,在具体分析LOG算子特点的基础上,结合图像纹理特征在基于6000系列DSP的图像处理平台上实现了一种改进的图像边缘检测算法。 LOG算子是图像边缘检测的重要算子,可以在不同尺度下检测图像的边缘特征。同时,它也存在缺陷:空间系数不能自动获得,并且噪声平滑能力与边缘定位能力相矛盾,即高斯空间系数σ的取值决定了噪声平滑能力的强弱,σ取值越大,平滑作用越显著,噪声越低,但图像细节损失越大,边缘定位精度也越低。 针对LOG算子的缺陷,从纹理分析入手,利用灰度共生矩阵能够反映图像纹理复杂度的特性,借助于LMS自适应算法进行算法改进,通过性能表面搜索逐步寻求最佳空间滤波系数,并在基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的仿真试验,解决了边缘检测系统的实时性问题。实验结果表明,本算法检测出的图像边缘,不仅成功抑制了图像中大部分噪声和微小的灰度变化,还保证了较高的边缘定位精度,并且该算法易于实现,可以较好的解决图像边缘检测问题,增强了LOG算子的实用性。
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