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无需设定阈值的图像边缘检测
被引量:
3
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作者
洪留荣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第8期2330-2333,共4页
针对提取图像边缘经常需要设定阈值,而对于光照不均的图像又难以设定合适阈值的问题提出了一种新的边缘检测方法。该方法首先根据对数把图像分解为高频与低频信息,并把对数图像减去其经最大值滤波后的图像提取高频信息,然后根据认知心...
针对提取图像边缘经常需要设定阈值,而对于光照不均的图像又难以设定合适阈值的问题提出了一种新的边缘检测方法。该方法首先根据对数把图像分解为高频与低频信息,并把对数图像减去其经最大值滤波后的图像提取高频信息,然后根据认知心理学上的Stevens定理,把高频信息转换为心理量。经非最小值抑制细化边缘后,应用Pillar K-means算法提取图像边缘。该方法不需要设定阈值,且对光照不均的图像边缘提取有较好的效果。实验结果证明了该方法的有效性,也表明把图像亮度转换为心理量可以较好地统一不同亮度下的边缘取值。
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关键词
边缘检测
Stevens定理
非最小值抑制
PillarK-means算法
最大
值
滤波
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职称材料
题名
无需设定阈值的图像边缘检测
被引量:
3
1
作者
洪留荣
机构
商丘师范学院计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第8期2330-2333,共4页
基金
安徽省自然科学基金资助项目(KJ2011A251)
文摘
针对提取图像边缘经常需要设定阈值,而对于光照不均的图像又难以设定合适阈值的问题提出了一种新的边缘检测方法。该方法首先根据对数把图像分解为高频与低频信息,并把对数图像减去其经最大值滤波后的图像提取高频信息,然后根据认知心理学上的Stevens定理,把高频信息转换为心理量。经非最小值抑制细化边缘后,应用Pillar K-means算法提取图像边缘。该方法不需要设定阈值,且对光照不均的图像边缘提取有较好的效果。实验结果证明了该方法的有效性,也表明把图像亮度转换为心理量可以较好地统一不同亮度下的边缘取值。
关键词
边缘检测
Stevens定理
非最小值抑制
PillarK-means算法
最大
值
滤波
Keywords
edge detection
Stevens theorem
non-minimum suppression
Pillar K-means algorithm
maximum value filtering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无需设定阈值的图像边缘检测
洪留荣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
3
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