【摘 要】
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边缘检测是机器视觉与图像理解中的基础问题,准确地提取轮廓有助于提高后续操作的质量和效率。在深入分析图像纹理结构、噪声及细胞神经网络算法(cellular neural network,CN
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目:梯度域内光照感知的可视媒体无缝融合技术研究(61303093);上海市科委科技攻关项目:基于语义视频检索和素材融合的动画创作研究与系统实现(11511503300);上海市科技攻关项目:网络可视媒体大数据的质量评价及增强处理技术研究(13511505002);安徽省高校自然科学研究重点项目:融合高层语义的可视媒体检索技术研究(KJ2010A304)
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边缘检测是机器视觉与图像理解中的基础问题,准确地提取轮廓有助于提高后续操作的质量和效率。在深入分析图像纹理结构、噪声及细胞神经网络算法(cellular neural network,CNN)的基础上提出一种基于相对变分正则化的细胞神经网络边缘检测方法。首先采用相对变分正则化的方法将图像的纹理进行平滑,去除纹理以及噪声对边缘提取的影响;然后再用标准的细胞神经网络算法对平滑后的图像进行边缘检测。实验结果表明:算法与Canny、CDCNN等算法相比,在没有重新设计新的复杂CNN模板参数的情况下,针对具有复杂纹理及含有一定量噪声的图片进行边缘检测,算法能得到更好的检测结果。
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