分形方法用于有噪图像边缘检测的研究

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本文研究了加性高斯白噪声对于基于离散分数布朗随机场(简记为DFBR场)模型图像分形维数估计的影响,并将分形方法用于图像边缘检测,指出了在加性高斯白噪声的情况下,分形方法用于图像边缘检测较之经典的基于梯度运算的边缘检测方法有好的抗噪性能,同时又能检测出较丰富的图像边缘细节。 In this paper, we study the influence of additive white Gaussian noise on the estimation of fractal dimension of the image based on discrete fractional Brown random fields (DFBR field for short), and apply the fractal method to image edge detection. It is pointed out that in the case of additive white Gaussian noise In the case, the fractal method has better anti-noise performance than the classic gradient-based edge detection method and can detect more abundant image edge details at the same time.
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