计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
12期
3801-3804
,共4页
边缘跟踪%多尺度边缘图像%梯度方向图%多尺度Sobel方法%滞后阈值处理
邊緣跟蹤%多呎度邊緣圖像%梯度方嚮圖%多呎度Sobel方法%滯後閾值處理
변연근종%다척도변연도상%제도방향도%다척도Sobel방법%체후역치처리
edge tracking%multi-scale edge image%gradient orientation map%M-Sobel%hysteresis threshold processing
针对多尺度边缘检测中如何有效地将不同尺度上的边缘信息相融合问题,提出了一种新的多尺度边缘跟踪算法.该方法首先获得输入图像的多尺度边缘图像和多尺度梯度方向图,然后根据相邻尺度间对应边缘点的相似特征,进行由大尺度到小尺度的逐层边缘跟踪,将不同尺度上的边缘信息融合,最后通过对获得的跟踪边缘图像的细化处理得到最终边缘图像.实验结果表明,该融合算法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点,并且具有较高的运行效率.
針對多呎度邊緣檢測中如何有效地將不同呎度上的邊緣信息相融閤問題,提齣瞭一種新的多呎度邊緣跟蹤算法.該方法首先穫得輸入圖像的多呎度邊緣圖像和多呎度梯度方嚮圖,然後根據相鄰呎度間對應邊緣點的相似特徵,進行由大呎度到小呎度的逐層邊緣跟蹤,將不同呎度上的邊緣信息融閤,最後通過對穫得的跟蹤邊緣圖像的細化處理得到最終邊緣圖像.實驗結果錶明,該融閤算法具有邊緣檢測完整、定位準確、偽邊緣點少等優點,併且具有較高的運行效率.
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