一种基于梯度直方图的自适应边缘检测算法

发布时间:2024-04-16 02:43
  数字图像在人们生活中扮演着重要的角色。边缘则是数字图像中前景与背景的分界处,是图像的一个重要特征。边缘检测一直是计算机视觉、图像处理等诸多领域中的基础且重要的研究课题。在诸多边缘检测算法中,Canny边缘检测方法是目前理论上相对最完善的一种边缘检测方法。不过Canny算法在滤波去噪、梯度计算、边缘连接时的双阈值选择这几个步骤上都存在着缺陷,算法的自适应性较低。对于Canny算法中高斯滤波的缺陷,可以使用自适应中值滤波来代替高斯滤波,保留图像更多细节的同时,提高对脉冲噪声的去噪能力,以及提高算法的自适应能力。而在梯度计算上,引入四方向计算梯度的方式,提高对噪声的抗干扰能力,同时也能能够有效地保留图像细节,减少边缘点漏判的概率。在双阈值的选取上,受最大类间方差法启发,推导出双阈值最大类间方差法。在此基础上,以图像的经过非极大值抑制的梯度直方图为基础,获取平均每梯度的非零像素点个数,计算得到强边缘点各梯度等级的概率上限,以此来确定双阈值中高阈值的取值上限。相比MATLAB中自带的Canny边缘检测方法,改进后的算法具有良好的自适应能力,对噪声的抗干扰能力也更强,检测结果中细节更丰富,边缘点定...

【文章页数】:59 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-1Krisch算子模板

图1-1Krisch算子模板

华中科技大学硕士学位论文极值,从而定位边缘像素点的二阶微分算子边缘检测方法。表1-1几种一阶微分算子模板Roberts算子0110-100-1Sobel算子-1-2-1-101000-202121-101Prew....


图2-1一阶高斯分布曲线

图2-1一阶高斯分布曲线

图2-1一阶高斯分布曲线.2中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方式,引入这种滤波方式的主要原因是计算简单噪声不敏感[35],这种滤波方式在噪声密度较低的时候能有效消除噪声,且滑过程中能保持锐化的过渡或边缘。其基本原理是,对于待处理像素点,以大小的模板选取其领域像素点,然后用选....


图2-2对脉冲噪声图像进行中值滤波可以看出,中值滤波能有效滤除脉冲噪声,并且能很好地保留边缘

图2-2对脉冲噪声图像进行中值滤波可以看出,中值滤波能有效滤除脉冲噪声,并且能很好地保留边缘

13图2-2对脉冲噪声图像进行中值滤波可以看出,中值滤波能有效滤除脉冲噪声,并且能很好地保留边缘。代价是部分细节,且放大查看时图像变得不平整。一般情况下,图像的脉冲噪声密度不会太大。而经过试验验证,噪声密度不1时,经过一次中值滤波得到的降噪图像,对比原图计算,就能得到较高的....


图2-3中值与自适应中值滤波处理脉冲噪声不过对于其他类型噪声,如高斯白噪声、泊松噪声、斑点噪声等,自适应中值滤波的降噪效果比中值滤波略有降低

图2-3中值与自适应中值滤波处理脉冲噪声不过对于其他类型噪声,如高斯白噪声、泊松噪声、斑点噪声等,自适应中值滤波的降噪效果比中值滤波略有降低

华中科技大学硕士学位论文在lena图中加入0.5密度的脉冲噪声,分别用中值滤波和自适应中值滤波进行去噪处理,实验结果如图2-3所示,对应的图像信噪比见表2-4。从结果中可以看出,自适应中值滤波的效果明显好于中值滤波。自适应中值滤波能过滤掉几乎全....



本文编号:3956323

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