【摘 要】
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针对Canny算子在处理不均匀细节图像时易出现边缘丢失或大量假边缘现象,提出了一种基于粗糙度的改进Canny边缘检测方法。首先,根据图像的粗糙度确定单个像元的平滑尺度;然后依据相应平滑尺度对图像进行自适应平滑并计算梯度算子的幅值和方向;最后,用极大值抑制与双阈值门限得到图像边缘并对边缘进行连接。实验证明,此方法可较好地解决Canny算子在处理细节非均匀图像时的不足。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:40101019)
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针对Canny算子在处理不均匀细节图像时易出现边缘丢失或大量假边缘现象,提出了一种基于粗糙度的改进Canny边缘检测方法。首先,根据图像的粗糙度确定单个像元的平滑尺度;然后依据相应平滑尺度对图像进行自适应平滑并计算梯度算子的幅值和方向;最后,用极大值抑制与双阈值门限得到图像边缘并对边缘进行连接。实验证明,此方法可较好地解决Canny算子在处理细节非均匀图像时的不足。
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