摘要
提出了一种适用于纤维截面类图像的自适应阈值Canny边缘检测方法。该方法不仅继承了Canny算子的优点,还能在对象分布数量不明、分布密度不均匀的情况下自适应地计算Canny算子的高阈值T1和低阈值T2,在保证了纤维边缘检出率的同时,更大程度上抑制了背景噪声引入的伪边缘。
An approach.of self-adaptive thresholding is presented for Canny edge detection operator for fiber cross-sectional images. It is applicable to all fiber cross-sectional images regardless of the amount and/or the density of fiber cross-sections. The fiber edges can be detected exactly, and the pseudo edges resulted in from white noise can be restrained effectively.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期168-169,203,共3页
Computer Engineering
基金
国家优秀博士论文作者基金资助项目(200350)
国家自然科学基金资助项目(90204006
60377013)
教育部博士点基金资助项目(20030248035)
关键词
边缘检测
纤维截面
自适应闯值
Edge detection
Fiber cross-section
Self-adaptive threshold