【摘 要】
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针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法(Otsu算法)相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,现代教学技术教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.GK201002028,No.GK201101001);陕西师范大学研究生创新基金资(No.2013CXS042)
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针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法(Otsu算法)相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。
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