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]厦门大学计算机科学系,福建厦门361005 [2]西北工业大学计算机科学与工程系,陕西西安710072
出 处:《小型微型计算机系统》2003年第12期2193-2195,共3页Journal of Chinese Computer Systems
摘 要:传统的边缘检测方法通常采用预先的平滑滤波操作排除噪声的干扰 ,这使得去除噪声的同时也损失了图像的细节 .因此 ,滤波去噪比例和边缘检测精度一直是一对矛盾 .本文针对这个问题提出了一种基于边缘定向的边缘优化策略 .边缘具有一定的方向是它区别于杂乱无序的噪声的鲜明特征 ,利用这一特征 ,可以不需要平滑滤波操作并能很好地解决以上问题 .文中还根据数字图像的特点提出了自组织定向这一获取图像边缘方向的有效方法 .The method of traditional edge detecting often adopts pre-filtering to eliminate the disturbing of the noise, which makes the details loss while getting rid of the noise. So, the proportion of filtering and the precision of edge detecting are a pair of contradictions all along. This paper presents a strategy of edge optimizing based on edge directing aiming at the question. It's a distinct difference compared with the noise that the edge has some direction, which needn't pre-filtering anymore and can make that problem solved primly. Meanwhile, we present a method of self-organizing directing which can obtain the direction of the edge effectively.
关 键 词:边缘检测 边缘定向 噪声 图像处理 自组织定向 边缘优化
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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