检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广西工学院计算机工程系,广西柳州545006 [2]桂林电子科技大学光机电一体化研究所,广西桂林541004 [3]广西工学院发展规划处,广西柳州545006
出 处:《光学技术》2012年第3期323-327,共5页Optical Technique
基 金:广西科学研究与技术开发计划项目(桂科攻0815003-6)
摘 要:针对传统Sobel边缘检测算法对噪声敏感的缺点进行了分析,提出了自适应权值的改进算法,该权值的大小取决于Sobel算子模板内像素灰度值之和。通过不同形式的噪声图像处理对比,结果表明,该算法不仅计算简单,而且具有较强的抗噪能力,对图像边缘有较高的检验精度,极大地改进了图像边缘识别的效果。In view of the traditional Sobel algorithm for edge detection is sensitive to noise,an improved Sobel algorithm of adaptive weights is proposed.The weights depend on the sum of pixel gray value within the template of the Sobel operator.In comparison of processing different noise images,the results show that the improved Sobel algorithm is not only in high calculation efficiency,but also with a strong anti-noise ability.It is proved that the improved Sobel algorithm has higher precision and it is much more effective in edge recognition.
关 键 词:边缘检测 自适应权值 改进Sobel算子 Sobel算子模板
分 类 号:TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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