【摘 要】
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针对Canny算法对较高密度椒盐噪声和双阈值选取方面存在的不足,提出一种改进方法,采用多尺度自适应各向异性扩散方程对图像进行平滑,有效去除较高密度脉冲信号的同时又可以更好地保留边缘轮廓信息。在双阈值门限的选取上采用最大类间方差法根据图像的灰度信息自适应地选取,可以更好地满足实时性要求。为验证其性能,在不同噪声浓度情况下进行实验,结果表明,改进的边缘检测算法可以更完整地保留边缘信息,提高边缘检测的准
【基金项目】
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国家自然科学基金（61172144）,国家自然科学基金应急管理项目（61540056）, 辽宁省自然科学基金（2015020095）
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针对Canny算法对较高密度椒盐噪声和双阈值选取方面存在的不足,提出一种改进方法,采用多尺度自适应各向异性扩散方程对图像进行平滑,有效去除较高密度脉冲信号的同时又可以更好地保留边缘轮廓信息。在双阈值门限的选取上采用最大类间方差法根据图像的灰度信息自适应地选取,可以更好地满足实时性要求。为验证其性能,在不同噪声浓度情况下进行实验,结果表明,改进的边缘检测算法可以更完整地保留边缘信息,提高边缘检测的准确性,得到较理想的边缘轮廓信息。
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