【摘 要】
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Sobel、Roberts算子是基于微分得出的，由于模板和阈值固定，因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波，使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类，然后
【机 构】
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贵州大学电子信息学院贵州贵阳550025
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目,编号:61263005;贵州省自然科学技术基金资助项目([2011]2193号);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目,编号:20105201120003
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Sobel、Roberts算子是基于微分得出的，由于模板和阈值固定，因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波，使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类，然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类，再进行第2次的分裂聚类，最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘，并在FPGA上实现。实验结果表明，采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细，抑制噪声能力更强。
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