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文檔簡介
1、邊緣是圖像的最基本特征之一,包含了圖像的大部分信息。邊緣提取是圖像處理問題中的經(jīng)典技術,其優(yōu)劣直接影響整個計算機視覺系統(tǒng)性能的好壞,它的解決對于我們進行高層次的圖像特征描述、識別和理解有著重大的影響。本文在綜合論述邊緣提取方法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的基礎上,重點對經(jīng)典算法、基于數(shù)學形態(tài)學和基于模糊理論的邊緣提取方法進行理論分析、仿真實驗和性能對比。
本文首先采用各種圖像對不同算法進行邊緣提取的仿真實驗,分析不同算法的各種性能
2、。其次在分析的基礎上,結合不同算法的優(yōu)點,提出兩種改進方法。一是結合Laplacan算子的銳化作用和數(shù)學形態(tài)學提取完整連貫邊緣的特點,采用兩者相結合實現(xiàn)邊緣提取;二是使用閾值分割代替模糊矩陣的變換以對Pal.King方法進行改進,并使用多種閾值分割方法進行相應測試,最后以同時具有較好邊緣提取效果和較低時間復雜度的Otsu閾值分割為代表作為對Pal.King方法的改進。最后對各方法進行對比評價。
圖像邊緣提取性能的評價標準主
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