【摘 要】
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为了克服当前边缘检测器中难以准确估计边缘的对比度和宽度，且易受到噪声影响，导致其边缘提取精度降低的问题，设计了一种尺度与对比不变的边缘检测算法。首先，借助Gaussian分布函数来描述目标边缘，求解闭合形式的位置、宽度、对比度、偏移和方向等参数，并且将噪声滤除为低对比度特征。其次，定义了一种尺度归一化方法，确保所有像素点在尺度空间中都能获得稳定的极值。然后，通过梯度幅度信息，基于Laplacian
【基金项目】
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国家自然科学基金（71571139）； 湖北省教育厅重点研究项目（17D047）； 教育部科学研究青年基金项目（10YJC870010）； 湖北省人文社科重点研究基地-企业决策支持中心重点项目（DSS20180602）资助；
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为了克服当前边缘检测器中难以准确估计边缘的对比度和宽度，且易受到噪声影响，导致其边缘提取精度降低的问题，设计了一种尺度与对比不变的边缘检测算法。首先，借助Gaussian分布函数来描述目标边缘，求解闭合形式的位置、宽度、对比度、偏移和方向等参数，并且将噪声滤除为低对比度特征。其次，定义了一种尺度归一化方法，确保所有像素点在尺度空间中都能获得稳定的极值。然后，通过梯度幅度信息，基于Laplacian计算方法，构建尺度与对比度不变的边缘检测器，消除对比度参数的影响，准确获取图像的边缘。测试数据显示：较已有的边缘检测方法而言，所提方法呈现更优的提取效果，得到的边缘更加清晰与完整。
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