本文關(guān)鍵詞：結(jié)合分?jǐn)?shù)階微分和Canny算子的邊緣檢測　出處：《中國圖象圖形學(xué)報(bào)》2016年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目的傳統(tǒng)的邊緣檢測算法對于具有分形結(jié)構(gòu)等復(fù)雜紋理的圖像和弱邊緣圖像檢測精度較低。方法針對該問題,將Grünwald-Letnikov(G-L)分?jǐn)?shù)階微分引入到Canny算子中,設(shè)計(jì)了一種新的基于G-L定義的分?jǐn)?shù)階微分掩模,在分?jǐn)?shù)階階次的選取上更靈活(階次可取正數(shù)和負(fù)數(shù)),分析了分?jǐn)?shù)階微分掩模中的參數(shù)與邊緣檢測精度之間的關(guān)系,并引用了3種評價(jià)指標(biāo)來評定算法的性能。結(jié)果將G-L分?jǐn)?shù)階梯度代替Canny中傳統(tǒng)的梯度算子,不但可以增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息,而且可以增強(qiáng)灰度均勻和弱紋理區(qū)域的梯度信息,從而提高了邊緣檢測的精度和穩(wěn)定性;設(shè)計(jì)了一種新的基于G-L定義的分?jǐn)?shù)階微分掩模,該掩模在分?jǐn)?shù)階階次的選取上更靈活,具有差分方向可調(diào)性,其應(yīng)用范圍更廣;并通過實(shí)驗(yàn)給出了邊緣檢測精度與模板參數(shù)之間的關(guān)系,從而為最佳模板參數(shù)的選取提供了依據(jù)。用綜合圖像和真實(shí)圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)的5種邊緣檢測算子和3種基于分?jǐn)?shù)階微分的邊緣檢測算法進(jìn)行比較,從檢測精度,檢測效率和抗噪性能3方面驗(yàn)證本文算法性能,大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在檢測精度,檢測效率和抗躁性能方面都有較大的提升。結(jié)論理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明,該算法可用于檢測圖像中的紋理細(xì)節(jié)和弱邊緣,且檢測精度和穩(wěn)定性都有明顯的提高,本文算法是Canny算法應(yīng)用的一個(gè)重要延伸。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)江西省圖像處理與模式識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61462065,61263046) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20151BAB207036)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 邊緣是圖像中不同區(qū)域之間的邊界,蘊(yùn)含了視覺感知目標(biāo)豐富的內(nèi)在信息,是圖像理解與場景感知的基礎(chǔ)。邊緣提取是圖像處理領(lǐng)域中研究最廣泛最重要的課題之一,在圖像分割、模式分析及基于輪廓的目標(biāo)識(shí)別等更高層次視覺感知處理中起著重要的作用[1]。已有許多學(xué)者針對所處

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本文編號：1308982