信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
8期
1166-1170
,共5页
边缘检测%自适应滤波%结构元素%非极大值抑制
邊緣檢測%自適應濾波%結構元素%非極大值抑製
변연검측%자괄응려파%결구원소%비겁대치억제
为了进一步提高边缘检测算法的抗噪性和定位精度,提出了一种基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测算法.首先,分别对图像进行中值滤波和加权均值滤波,并通过自适应调整中值滤波结果和加权均值滤波结果所占的权重抑制脉冲噪声和高斯噪声.然后根据不同取向的结构元素可以有效地检测出不同走向的边缘细节这一特性,定义了一种具 有方向估计的形态学梯度,并利用其检测图像的边缘,最后沿梯度方向进行非极大值抑制以获取单像素宽边缘.实验结果表明,本文算法不仅能够准确地检测图像边缘,而且具有较好的抗噪性能,处理速度也较快.
為瞭進一步提高邊緣檢測算法的抗譟性和定位精度,提齣瞭一種基于自適應濾波的單像素寬形態學邊緣檢測算法.首先,分彆對圖像進行中值濾波和加權均值濾波,併通過自適應調整中值濾波結果和加權均值濾波結果所佔的權重抑製脈遲譟聲和高斯譟聲.然後根據不同取嚮的結構元素可以有效地檢測齣不同走嚮的邊緣細節這一特性,定義瞭一種具 有方嚮估計的形態學梯度,併利用其檢測圖像的邊緣,最後沿梯度方嚮進行非極大值抑製以穫取單像素寬邊緣.實驗結果錶明,本文算法不僅能夠準確地檢測圖像邊緣,而且具有較好的抗譟性能,處理速度也較快.
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