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文献详细Journal detailed

基于局部尺度控制的模糊边缘检测算法
Blurred Edge Detection Algorithm Based on Local Scale Control

作  者: ; ; ;

机构地区: 华南理工大学电子与信息学院

出  处: 《模式识别与人工智能》 2011年第6期875-881,共7页

摘  要: 基于容错思想定位边缘是为了解决自然图像中难以获取典型边缘特征的前后景相融处的模糊边缘定位问题,它为图像的每一点建立唯一的、局部可计算的最小可靠尺度以对模糊边缘定位并提取.文中对算法中求图像二阶导数时每个像素点都要沿着各自梯度方向确定卷积模板计算各像素点二阶导数的过程进行简化分析.通过将局部尺度判定与LoG算法相结合,避免各梯度方向上所进行的繁琐的二阶导数运算,并提出一个近似确定零交叉点位置的模糊边缘判别和定位流程.详细分析算法的可行性,对比多种算法对3类不同程度模糊的典型图像的边缘定位效果.实验表明,该算法对模糊边缘的定位和提取效果更好,运算速度更快,算法更实用. It is hard to obtain edges in the natural images with ambiguity features and the fusion between the foreground and background. Aiming at this problem, the fault-tolerant based edge location establishes a unique, locally calculable minimum reliable scale for each pixel of the image to locate and extract the blur edges. The calculating of the second derivation for each pixel is simplified, which uses the convolution mask along its gradient direction. By combining the local scale control with LoG algorithm, it avoids abundant second derivation calculations in the gradient direction. An approach of approximately determining zero crossing position as well as the flow chart to localize edges is presented and analyzed. The results of different recognition methods for three kinds of typical blurred images are compared, which show that the proposed algorithm localizes and extracts edges quickly and correctly, and it is more practical.

关 键 词: 边缘检测 局部尺度控制 高斯函数 零交叉法

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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相关机构对象

机构 华南师范大学数学科学学院

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