本文選題：邊緣檢測 + 雙閾值��； 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2017年09期

【摘要】：圖像邊緣檢測的關(guān)鍵是在盡量多檢測到邊緣的同時更有效地抑制噪聲,為此提出一種融合雙閾值和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測方法。首先對原圖像進行小波分解,利用雙閾值法處理高頻分量,利用多尺度多結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法處理低頻分量;然后采用差影法對高低頻邊緣圖像融合。實驗結(jié)果表明,對比單一使用小波模極大值法或數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法,該算法具有更好的抑制噪聲能力,檢測出的邊緣更加連續(xù)、清晰。
[Abstract]:The key of image edge detection is to restrain the noise more effectively while the edge is detected as much as possible . For this reason , a method of edge detection combining double threshold and mathematical morphology is proposed . Firstly , wavelet decomposition is carried out on the original image , and the low frequency component is processed by using a multi - scale multi - structure mathematical morphology algorithm . The experimental results show that the algorithm has better noise suppression ability compared with single use wavelet modulus maximum method or mathematical morphology method , and the detected edge is more continuous and clear .
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61172144) 遼寧省教育廳項目(No.L2012113)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2064272