【摘 要】
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在红外图像的分割处理中,阈值的选取一直是研究的热点。针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况,从图像灰度的相似性和不连续性原理出发,提出了一种自适应图像边缘
【基金项目】
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国家自然科学基金(60736038)
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在红外图像的分割处理中,阈值的选取一直是研究的热点。针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况,从图像灰度的相似性和不连续性原理出发,提出了一种自适应图像边缘检测方法。该方法首先用中值滤噪代替Canny算法中的高斯滤噪,以去除图像中的背景噪声。在此基础上,采用改进的最大类间方差法来优化Canny算法双阈值中高阈值的设定原则,以保证双阈值的自适应性,再利用Canny多尺度空间边缘检测技术完成图像的分割处理。实验表明,与传统的单一算法相比,该算法提高了信噪比,简化了运算过程,可达到比较理想的边缘检测和分割效果。
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