一种基于变点统计分析的图像边缘检测的方法  

Edge detection method based on nonparametric change point theory

作　　者：段俊杰[1] 郭鹏江[1] 夏志明[1] 佟建锋[2] 康宝生[2] 

机构地区：[1]西北大学数学系,西安710127 [2]西北大学信息科学与技术学院,西安710127

出　　处：《计算机工程与应用》2012年第16期180-184,215,共6页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金专项基金项目(No.11026135);教育部人文社科基金青年项目(No.10YJC910007);陕西13115科技创新工程项目(No.2009ZDTG-85);西北大学交叉学科资助项目(No.10YJC03)

摘　　要：基于统计的图像边缘检测方法是计算机视觉中边缘检测的重要方法之一。提出了一种基于非参数变点统计分析的方向性边缘检测算法,该方法可以最小化对图像数字特征的先验信息的需求。深入讨论该算法在含有高斯噪声和椒盐噪声的灰度图像处理中的一些问题,通过实验与MATLAB的经典的边缘算子sobel算子和canny算子相比较。该方法不仅能很好地检测出图像的真实边缘,而且有效地抑制了两种噪声对边缘检测的影响,取得了较好的效果。Statistical method is one of important methods on edge detection of computer vision.This paper proposes a method of edge detecting which is based on the change point statistic analysis because it minimises the need for a priori information about images.What＇s more,some problems for gray level images is studied to which Gaussian white noise and salt and pepper noise are added in this method.Compared with well-known sobel algorithm and canny algorithm edge detectors in MATLAB,this approach not only detects real boundary of image,but also effectively suppresses the impact of two types of noises on edge detection.This new approach makes a great progress.

关 键 词：非参数变点统计分析 边缘检测 计算机视觉 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]