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针对高强度噪声图像,提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster-Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法.利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征;引入检测不确定性,根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数,并利用DS合成规则加以融合;融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘.实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较,表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点.在低噪声情况下,检测性能与传统检测方法相近;而对于高强度噪声图像,该方法具有较强的噪声免疫力.