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题名基于各向异性高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测
被引量：4
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作者
陈雅静
刘桥
周骅
张泽均
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机构
贵州大学理学院
西安电子科技大学电子工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第6期126-129,共4页
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基金
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合J字[2011]2194号)
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文摘
针对图像轮廓检测中存在大量毛刺和虚假轮廓的问题,提出一种基于各向异性高斯核方向导数滤波器和图论方法的图像轮廓检测算法。利用各向异性高斯核方向导数滤波器提取图像中各个方向的变化信息,使用阈值化方法实现图像中轮廓的初始检测。将初始检测的轮廓转换成加权无向图表示,利用图论中提取最短路径的方法递归地将轮廓的无向图转换成最短路径的集合。最后,使用阈值化方法消除初始轮廓检测结果中的毛刺和虚假轮廓。将检测结果与现在广泛使用的Canny检测结果相比,该方法基本消除了真实轮廓附近的毛刺,大大减少了虚假轮廓,获得了更好的检测性能。
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关键词
各向异性高斯核方向导数滤波器
轮廓检测
最短路径
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Keywords
anisotropic Gaussian kernel directional derivatives（ANDDs） filter
contour detection
the shortest path
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于自适应方向导数滤波器的彩色边缘检测
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作者
王富平
于俊涛
张锲石
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
中国科学院深圳先进技术研究院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期204-212,共9页
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基金
国家自然科学基金(61802305)
公安部科技强警基础工作专项(2020GAJC42)。
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文摘
传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数(ANDD)的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则,以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状,从而准确提取不同类型的边缘特征,采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理,提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上,利用奇异值分解得到最优融合权值,并融合三个通道的ANDD特征,以增强彩色边缘强度。实验结果表明,该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4,与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比,在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。
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关键词
彩色边缘检测
各向异性高斯
自相关矩阵
奇异值分解
特征融合
方向导数滤波器
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Keywords
color edge detection
anisotropic Gaussian
autocorrelation matrix
Singular Value Decomposition(SVD)
feature fusion
directional derivative filter
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于各向异性高斯核的角点检测
被引量：3
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作者
孔祥楠
卫建华
赵强
黄杰
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《电子测量技术》
2015年第8期69-72,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61401347)
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文摘
提出一种基于各向异性高斯方向导数滤波器提取图像粗轮廓检测角点的方法。首先利用多方向的各向异性高斯方向导数滤波器提取图像多方向的灰度变化信息,然后利用像素间梯度相关性提取图像粗轮廓。最后在提取的图像粗轮廓的基础上构造自相关矩阵并求解其特征值,利用特征值归一化的乘积做为角点的测度。实验证明本算法具有噪声鲁棒性及角点定位准确性。
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关键词
角点检测
各向异性高斯方向导数滤波器
梯度相关性
粗轮廓
自相关矩阵
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Keywords
corner detection
anisotropic Gaussian directional derivative filters
gradient correlation
crude outline
auto-correlation matrix
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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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