计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
28期
214-217
,共4页
边缘检测%灰色微分方程模型%灰色摆动微分方程模型
邊緣檢測%灰色微分方程模型%灰色襬動微分方程模型
변연검측%회색미분방정모형%회색파동미분방정모형
由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检等问题,为了更有效检测出图像的边缘信息,提出了基于UGM灰预测模型边缘检测算法.该算法分别在垂直和水平方向上选取与考察点相邻的4个灰度值作为建模数据,通过UGM模型对建模数据进行处理,得到2幅预测图像,用原始图像分别减去2幅预测图像,根据正负得到4幅误差子图像,将4幅误差子图像相加,检测图像边缘.在此基础上,通过对误差子图像加入调节因子q,提高边缘的清晰度.该算法与传统算法的结果比较表明该方法能清晰地检测出图像边缘点,图像的细节信息很好地保留下来,且对噪声图像具有一定的抗噪性,说明该算法是一种非常有效的图像边缘检测算法.
由于傳統的邊緣檢測算法會產生信息漏檢等問題,為瞭更有效檢測齣圖像的邊緣信息,提齣瞭基于UGM灰預測模型邊緣檢測算法.該算法分彆在垂直和水平方嚮上選取與攷察點相鄰的4箇灰度值作為建模數據,通過UGM模型對建模數據進行處理,得到2幅預測圖像,用原始圖像分彆減去2幅預測圖像,根據正負得到4幅誤差子圖像,將4幅誤差子圖像相加,檢測圖像邊緣.在此基礎上,通過對誤差子圖像加入調節因子q,提高邊緣的清晰度.該算法與傳統算法的結果比較錶明該方法能清晰地檢測齣圖像邊緣點,圖像的細節信息很好地保留下來,且對譟聲圖像具有一定的抗譟性,說明該算法是一種非常有效的圖像邊緣檢測算法.
유우전통적변연검측산법회산생신식루검등문제,위료경유효검측출도상적변연신식,제출료기우UGM회예측모형변연검측산법.해산법분별재수직화수평방향상선취여고찰점상린적4개회도치작위건모수거,통과UGM모형대건모수거진행처리,득도2폭예측도상,용원시도상분별감거2폭예측도상,근거정부득도4폭오차자도상,장4폭오차자도상상가,검측도상변연.재차기출상,통과대오차자도상가입조절인자q,제고변연적청석도.해산법여전통산법적결과비교표명해방법능청석지검측출도상변연점,도상적세절신식흔호지보류하래,차대조성도상구유일정적항조성,설명해산법시일충비상유효적도상변연검측산법.
