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一種基于梯度直方圖的自適應(yīng)邊緣檢測算法

發(fā)布時間:2024-04-16 02:43
  數(shù)字圖像在人們生活中扮演著重要的角色。邊緣則是數(shù)字圖像中前景與背景的分界處,是圖像的一個重要特征。邊緣檢測一直是計算機視覺、圖像處理等諸多領(lǐng)域中的基礎(chǔ)且重要的研究課題。在諸多邊緣檢測算法中,Canny邊緣檢測方法是目前理論上相對最完善的一種邊緣檢測方法。不過Canny算法在濾波去噪、梯度計算、邊緣連接時的雙閾值選擇這幾個步驟上都存在著缺陷,算法的自適應(yīng)性較低。對于Canny算法中高斯濾波的缺陷,可以使用自適應(yīng)中值濾波來代替高斯濾波,保留圖像更多細節(jié)的同時,提高對脈沖噪聲的去噪能力,以及提高算法的自適應(yīng)能力。而在梯度計算上,引入四方向計算梯度的方式,提高對噪聲的抗干擾能力,同時也能能夠有效地保留圖像細節(jié),減少邊緣點漏判的概率。在雙閾值的選取上,受最大類間方差法啟發(fā),推導(dǎo)出雙閾值最大類間方差法。在此基礎(chǔ)上,以圖像的經(jīng)過非極大值抑制的梯度直方圖為基礎(chǔ),獲取平均每梯度的非零像素點個數(shù),計算得到強邊緣點各梯度等級的概率上限,以此來確定雙閾值中高閾值的取值上限。相比MATLAB中自帶的Canny邊緣檢測方法,改進后的算法具有良好的自適應(yīng)能力,對噪聲的抗干擾能力也更強,檢測結(jié)果中細節(jié)更豐富,邊緣點定...

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1Krisch算子模板

圖1-1Krisch算子模板

華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文極值,從而定位邊緣像素點的二階微分算子邊緣檢測方法。表1-1幾種一階微分算子模板Roberts算子0110-100-1Sobel算子-1-2-1-101000-202121-101Prew....


圖2-1一階高斯分布曲線

圖2-1一階高斯分布曲線

圖2-1一階高斯分布曲線.2中值濾波中值濾波是一種非線性濾波方式,引入這種濾波方式的主要原因是計算簡單噪聲不敏感[35],這種濾波方式在噪聲密度較低的時候能有效消除噪聲,且滑過程中能保持銳化的過渡或邊緣。其基本原理是,對于待處理像素點,以大小的模板選取其領(lǐng)域像素點,然后用選....


圖2-2對脈沖噪聲圖像進行中值濾波可以看出,中值濾波能有效濾除脈沖噪聲,并且能很好地保留邊緣

圖2-2對脈沖噪聲圖像進行中值濾波可以看出,中值濾波能有效濾除脈沖噪聲,并且能很好地保留邊緣

13圖2-2對脈沖噪聲圖像進行中值濾波可以看出,中值濾波能有效濾除脈沖噪聲,并且能很好地保留邊緣。代價是部分細節(jié),且放大查看時圖像變得不平整。一般情況下,圖像的脈沖噪聲密度不會太大。而經(jīng)過試驗驗證,噪聲密度不1時,經(jīng)過一次中值濾波得到的降噪圖像,對比原圖計算,就能得到較高的....


圖2-3中值與自適應(yīng)中值濾波處理脈沖噪聲不過對于其他類型噪聲,如高斯白噪聲、泊松噪聲、斑點噪聲等,自適應(yīng)中值濾波的降噪效果比中值濾波略有降低

圖2-3中值與自適應(yīng)中值濾波處理脈沖噪聲不過對于其他類型噪聲,如高斯白噪聲、泊松噪聲、斑點噪聲等,自適應(yīng)中值濾波的降噪效果比中值濾波略有降低

華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文在lena圖中加入0.5密度的脈沖噪聲,分別用中值濾波和自適應(yīng)中值濾波進行去噪處理,實驗結(jié)果如圖2-3所示,對應(yīng)的圖像信噪比見表2-4。從結(jié)果中可以看出,自適應(yīng)中值濾波的效果明顯好于中值濾波。自適應(yīng)中值濾波能過濾掉幾乎全....



本文編號:3956323

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