【摘 要】
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针对传统Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先从数学形态学角度分析传统Canny思想和缺陷；接着提出应用尺度自适应调整的高
【机 构】
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顺德职业技术学院,华中科技大学计算机科学与技术学院,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:41072247);广东省自然科学基金(编号:9151063201000065);顺德区科技计划项目(编号:20110202023);容桂镇2011年科技计划项目资助
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针对传统Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先从数学形态学角度分析传统Canny思想和缺陷；接着提出应用尺度自适应调整的高斯滤波器改进传统高斯平滑滤波；然后使用最大类间分差法（Otsu）替代传统双阈值检测算法求出最佳阈值,有效平衡去噪能力和保留边缘细节信息二者之间的矛盾；为解决Otsu遍历时间长,实时性差的缺点,提出应用Kalman滤波器最小误差估计算法预先估计后续图像序列的阈值范围,以加快遍历过程；最后进行实验分析比较,证明该算法可以更快速有效地检
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