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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>視頻技術(shù)論文>基于改進(jìn)Canny的圖像邊緣檢測(cè)算法

      基于改進(jìn)Canny的圖像邊緣檢測(cè)算法

      2017-11-02 | rar | 1.03 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　圖像邊緣是計(jì)算機(jī)理解圖像的重要特征之一。在數(shù)字圖像中，邊緣就是相鄰的具有顯著不同特征區(qū)域間的分界線。在機(jī)器視覺領(lǐng)域，對(duì)邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了深入的研究，得到了各種針對(duì)不同領(lǐng)域圖像的算法。通常將圖像邊緣劃分為階躍型和屋頂型兩種類型：階躍型邊緣兩邊的灰度值有很大的差別；屋頂型邊緣存在于灰度值從增加到逐漸減少的變化轉(zhuǎn)折點(diǎn)上；邊緣檢測(cè)的經(jīng)典算法有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOC算子等，這些經(jīng)典算法原理簡(jiǎn)單，易于運(yùn)行，但抗躁性能差，提取的邊緣粗糙。傳統(tǒng)Canny算法將邊緣檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求取圖像梯度函數(shù)極大值的問(wèn)題，該算法能夠滿足最優(yōu)準(zhǔn)則的邊緣檢測(cè)算法，傳統(tǒng)Cannv算法具有定位精度高、邊緣檢測(cè)準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，在不同領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在傳統(tǒng)Canny算法中，高斯濾波器sigma值、高低分割閾值都需要人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)定。本文針對(duì)以上提出的缺點(diǎn)，將復(fù)合形態(tài)學(xué)濾波算法和Otsu算子引入到傳統(tǒng)Canny算法中，最終利用形態(tài)學(xué)細(xì)化算子實(shí)現(xiàn)細(xì)化邊緣。

      基于改進(jìn)Canny的圖像邊緣檢測(cè)算法

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