基于DBSCAN算法的边缘检测研究  

作　　者：杨小巧 钟康 吴子涵 

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025

出　　处：《科教导刊（电子版）》2021年第7期274-275,288,共3页The Guide of Science & Education (Electronic Edition)

基　　金：贵州省高新技术产业发展专项资助项目(黔科发改高技[2019]613-04)。

摘　　要：针对图像处理中边缘检测算法抗干扰能力弱,图像效果不佳的问题,本文提出了一种基于DBSCAN算法的边缘检测方法。首先使用梯度设置合理半径R和最小阈值Minpts,然后计算该点的梯度值,通过不断的迭代寻找下一个符合最小阈值的点,在一系列的中心点中选择梯度幅值与另一个中心点的梯度幅值距离小于距离阈值,将这两个点作为边缘点通过不断迭代计算,从而最终得到符合条件的所有边缘点。实验表明,本算法相对于传统的边缘检测方法提高了算法的抗噪能力。

关 键 词：SOBEL算子 梯度幅值 最小阈值Minpts 距离阈值T 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]