【摘 要】
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如何有效地从噪声图象中提取边缘是图象分析领域中的难点,针对现有方法存在的问题,提出了边缘分段自增强算法.该算法首先对噪声图象进行小尺度高斯滤波;再使用本文设计的新型边缘检测算子获取引导信息,此边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能;然后对各搜索轨迹进行分段自增强;最后根据自增强累积的程度获取噪声图象的边缘.实验结果表明:此算法能够有效的从噪声图象中提取物体的真实边缘,并能最大
【机 构】
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海军工程大学电子工程学院,武汉,430033
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如何有效地从噪声图象中提取边缘是图象分析领域中的难点,针对现有方法存在的问题,提出了边缘分段自增强算法.该算法首先对噪声图象进行小尺度高斯滤波;再使用本文设计的新型边缘检测算子获取引导信息,此边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能;然后对各搜索轨迹进行分段自增强;最后根据自增强累积的程度获取噪声图象的边缘.实验结果表明:此算法能够有效的从噪声图象中提取物体的真实边缘,并能最大限度地保留细节信息,其性能优于经典的边缘提取算法。
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