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基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法
被引量:
10
1
作者
刘亚
张团善
王恩芝
《轻工机械》
CAS
2022年第6期52-58,共7页
为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征,课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络(pixel difference networks, PiDiNet)实现鲁棒性、...
为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征,课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络(pixel difference networks, PiDiNet)实现鲁棒性、准确性的边缘检测,边界点数最多的备选图像所对应的权重则被选为映射函数的最优解,由于引用了像素差值卷积PDC,对边缘信息敏感度增强。实验结果表明:此算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像的细节特征,使得输出图像轮廓清晰且自然,主客观评价均较优。
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关键词
边缘检测
灰度化
线性参数模型
像素差值网络
对比度保留
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职称材料
题名
基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法
被引量:
10
1
作者
刘亚
张团善
王恩芝
机构
西安工程大学机电工程学院
出处
《轻工机械》
CAS
2022年第6期52-58,共7页
文摘
为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征,课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络(pixel difference networks, PiDiNet)实现鲁棒性、准确性的边缘检测,边界点数最多的备选图像所对应的权重则被选为映射函数的最优解,由于引用了像素差值卷积PDC,对边缘信息敏感度增强。实验结果表明:此算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像的细节特征,使得输出图像轮廓清晰且自然,主客观评价均较优。
关键词
边缘检测
灰度化
线性参数模型
像素差值网络
对比度保留
Keywords
edge detection
decolorization
linear parametric model
pixel difference networks
contrast preserving
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法
刘亚
张团善
王恩芝
《轻工机械》
CAS
2022
10
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