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基于边缘连续性的边缘检测算法 被引量:3

Edge Detection Based on Edge Continuity
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摘要 针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变化不明显的边缘。 A new algorithm for edge detection is proposed to anti-noiscly detect weak edges and broken ed-ges produced in traditional edge detectors. First, edge is extracted and then connected. Edge is the reac tion of gray mutation. The gradient of the pixelsis composed of weighted pixelnumber which signifys theamount of pixels adjoin this pixcl in the symmetry location. The direction of the pixels with largcr gradi ent is calculated. Edges arc extracted based on the continuity of pixels' direction. To compensate thefaults of edge image, we usc ant colony algorithm to connect edges. The experimental result shows that the method has strong anti noise ability, especially for salt and pepper noise, and can effectively detect the edge of gradation change significantly.
作者 胡志成 李宏伟 付丽华 Hu Zhicheng Li Hongwei Fu Lihua(School of Mathematics and Physics, China University of Geoscicnccs, Wuhan, 430074,Chin)
出处 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期570-578,共9页 Journal of Data Acquisition and Processing
基金 教育部"新世纪"优秀人才支持计划(NCET-13-1011)资助项目 国家自然科学基金(61601417)资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金(CCNU15A05220)资助项目 智能地学信息处理湖北省重点实验室开放课题(KLIGIP2016A01 KLIGIP2016A02)资助项目
关键词 边缘检测 边缘连接 蚁群算法 edge detection edge linking ant colony algorithm
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