本文關(guān)鍵詞：一種基于Canny算子的圖像邊緣檢測(cè)改進(jìn)算法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)單一的Canny算子在使用高斯濾波進(jìn)行平滑處理時(shí)丟失大量邊緣信息、無(wú)法保留大量圖像細(xì)節(jié)的問(wèn)題,提出一種基于Canny算子的圖像邊緣檢測(cè)改進(jìn)算法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法在圖像邊緣檢測(cè)中的不足.改進(jìn)算法采用雙邊濾波代替?zhèn)鹘y(tǒng)高斯濾波,通過(guò)控制雙邊濾波器權(quán)重參數(shù)來(lái)減少圖像邊緣信息的丟失;利用小波變換對(duì)圖像高頻系數(shù)進(jìn)行放大,并縮小低頻系數(shù),增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié);在配置了開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)的Microsoft Visual Studio 2010開(kāi)發(fā)環(huán)境下,將增強(qiáng)后的邊緣信息與傳統(tǒng)算法的邊緣信息進(jìn)行比較,以驗(yàn)證其視覺(jué)效果及參數(shù)效果.結(jié)果表明,改進(jìn)算法較傳統(tǒng)算法具有明顯優(yōu)勢(shì).
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Canny算子 邊緣檢測(cè) 雙邊濾波 小波變換 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51665028) 甘肅省蘭州市科技局基金項(xiàng)目(2015-RC-44)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 由于圖像邊緣包含了圖像的大部分信息,主要存在于不同目標(biāo)、目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)之間[1].在圖像處理中常常會(huì)用到邊緣檢測(cè).在常用的幾種邊緣檢測(cè)的算子中,Laplace算子會(huì)產(chǎn)生雙邊界,而其他一些算子如Sobel算子又會(huì)形成不閉合區(qū)域.隨著信號(hào)處理、模糊數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)理論的發(fā)展,越

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：921271