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题名景物边缘提取的边缘分段自增强算法
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作者
董银文
刘宏波
王晓东
郭雷
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机构
西北工业大学自动化学院
华中科技大学电子与信息工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第8期34-36,59,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60175001)
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文摘
景物边缘信息是进行图象分析和识别的重要属性,如何有效地从噪声图象中提取边缘是这些领域中的难点。该文提出了一种边缘分段自增强算法用于噪声图象的边缘提取。该算法首先对噪声图象进行小尺度高斯滤波,并使用该文设计的新型边缘检测算子获取引导信息,此边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能;然后对各搜索轨迹进行分段自增强,最后根据自增强累积的程度获取噪声图象中的边缘。实验结果表明:此算法能够有效地从噪声图象中提取物体的真实边缘,并能最大限度地保留细节信息。
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关键词
边缘提取
分段自增强
启发式搜索
小尺度高斯滤波
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Keywords
edge extraction,sub_edge accumulation,heuristic search,small scale Gaussian filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种新的保留细节信息的噪声图像边缘提取算法
被引量：1
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作者
董银文
郭雷
汪子强
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机构
西北工业大学自动化学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2005年第8期235-237,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60175001)
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文摘
一种用于噪声图像边缘提取的算法首先对噪声图像进行小尺度高斯滤波,使用新型边缘检测算子获取引导信息(边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能),然后对各搜索轨迹进行分段自增强,最后根据自增强累积的程度获取噪声图像中的边缘。实验结果表明,该算法能够有效地从噪声图像中提取物体的真实边缘,并能最大限度地保留细节信息,性能优于经典的边缘提取算法。
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关键词
边缘提取
分段自增强
启发式搜索
小尺度高斯滤波
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Keywords
Edge Extraction
Sub-edge Accumulation
Heuristic Search
Small Scale Gaussian Filtering
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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