【摘 要】
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摘要内容:本文提出了两种边缘检测算法:一种是基于边缘聚焦的边缘检测算法,其基本思想是利用LoG算子检测结果和Roberts算子检测结果进行边缘聚焦来替代多尺度算法的迭代过程,
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摘要内容:本文提出了两种边缘检测算法:一种是基于边缘聚焦的边缘检测算法,其基本思想是利用LoG算子检测结果和Roberts算子检测结果进行边缘聚焦来替代多尺度算法的迭代过程,并引入了数学形态学运算来提高该算法的抗噪能力。本算法克服了LoG算子、Canny算子等经典边缘检测算子对噪声十分敏感的问题,以及多尺度边缘检测由于进行多次迭代而引起运算的时间复杂度较高的问题;另一种是基于不可分采样的形态小波滤波算法,其基本思想是根据感兴趣的边缘方向选择采样矩阵,然后用形态小波进行分解得到不同方向的高频数据,再将低频部分置零进行形态小波重构,得到原图像的边缘信息。本算法的优点在于采用小的卷积核对任意感兴趣方向的边缘进行检测,在一定程度上避免了边界漂移,这是空域滤波所不能的。
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