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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
出 处:《计算机应用研究》2015年第12期3801-3804,共4页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金重大国际合作项目(61210005);国家自然科学基金重点项目(61331021);国家自然科学基金青年项目(61201251)
摘 要:针对多尺度边缘检测中如何有效地将不同尺度上的边缘信息相融合问题,提出了一种新的多尺度边缘跟踪算法。该方法首先获得输入图像的多尺度边缘图像和多尺度梯度方向图,然后根据相邻尺度间对应边缘点的相似特征,进行由大尺度到小尺度的逐层边缘跟踪,将不同尺度上的边缘信息融合,最后通过对获得的跟踪边缘图像的细化处理得到最终边缘图像。实验结果表明,该融合算法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点,并且具有较高的运行效率。In order to snlve the problem thai how to effectively fusion edges from different scales in mnhi-scale edge detection, this paper proposed a novel multi-scale edge tracking algorithm. First,tile proposed method obtained the input image' s multi-scale edge images and gradient orientation maps. Second,based on the similar characteristics of the corresponding edge points of the adjacent scales,this algorithm improved the resnhs of edge detection by perfomfing coarse-to-fine edge tracking. Finally,this approach obtained the final edge image, after refinement processing. Experimental results indicate that the proposed algorithm has the advantages of edge integrity and positioning accuracy,and has fewer false edge points. Moreover,it also has high efficiency.
关 键 词:边缘跟踪 多尺度边缘图像 梯度方向图 多尺度Sobel方法 滞后阈值处理
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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