摘要
研究了基于混合核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行了曲面拟合,通过混合核函数推导出了图像的梯度算子和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位。
A novel edge detection method based on the combination result of gradient and zero crossings is presented, the image intensity of neighborhood region of pixel is well estimated by Least Squares Support Vector Machines（LS-SVM） with mixtures of kernels ,the gradient operator and zero crossing opertator are obtained by LS-SVM based on mixtures kernel function.
出处
《电子技术应用》
北大核心
2007年第10期72-74,122,共4页
Application of Electronic Technique
基金
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(批准号:NCET-05-0897)
新疆维吾尔自治区高校科学研究计划项目(批准号:XJEDU2004E02
XJEDU2006110)
关键词
边缘检测
最小二乘支持向量机
混合核函数
边缘检测性能
edge detection
least squares support vector machines
mixtures of kernels
edge detection performance
