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基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法
被引量:
7
1
作者
刘俊定
范新南
+1 位作者
丁朋华
郑庆元
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第19期4691-4696,共6页
为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根...
为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。
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关键词
多仪表图像
边缘检测
SOBEL算子
自适应阈值
边缘细化
灰度腐蚀
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职称材料
题名
基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法
被引量:
7
1
作者
刘俊定
范新南
丁朋华
郑庆元
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第19期4691-4696,共6页
文摘
为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。
关键词
多仪表图像
边缘检测
SOBEL算子
自适应阈值
边缘细化
灰度腐蚀
Keywords
multi-meters image edge detection Sobel operator self-adaptive threshold thinning gray erosion edge
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法
刘俊定
范新南
丁朋华
郑庆元
《科学技术与工程》
北大核心
2012
7
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