【摘 要】
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为降低基于梯度的边界检测算法的复杂度,常使用两种梯度近似算法。但这些梯度近似值受边界方向的影响较大,降低了边界检测的性能。提出了通用梯度近似算法的数学模型和两种优化准则,进而推导出两种梯度近似的优化算法。分析表明:与常用算法相比,优化算法在各向同性的性能方面提高4.4倍,在梯度幅度的逼近度提高5~7倍。同时,给出了优化算法的简单快捷的实现方法。
【基金项目】
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国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
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为降低基于梯度的边界检测算法的复杂度,常使用两种梯度近似算法。但这些梯度近似值受边界方向的影响较大,降低了边界检测的性能。提出了通用梯度近似算法的数学模型和两种优化准则,进而推导出两种梯度近似的优化算法。分析表明:与常用算法相比,优化算法在各向同性的性能方面提高4.4倍,在梯度幅度的逼近度提高5~7倍。同时,给出了优化算法的简单快捷的实现方法。
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