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基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法
被引量：
4
1
作者
党向盈
鲍蓉
姜代红
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第3期674-676,707,共4页
改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域;2)采用并行技术多...
改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域;2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像;3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘;4)细化边缘;5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。
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关键词
梯度自适应预测器
梯度
边缘检测
多方向
梯度
边缘检测
预测器
大津算法
并行技术
细化
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职称材料
题名
基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法
被引量：
4
1
作者
党向盈
鲍蓉
姜代红
机构
徐州工程学院信电工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第3期674-676,707,共4页
基金
江苏省高校自然科学基金资助项目(10KJD520008)
江苏省科技支撑计划(工业)项目(BE2011048)
江苏省高校科研成果产业化推进项目(JHB2012-36)
文摘
改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域;2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像;3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘;4)细化边缘;5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。
关键词
梯度自适应预测器
梯度
边缘检测
多方向
梯度
边缘检测
预测器
大津算法
并行技术
细化
Keywords
Gradient Adjusted Predictor （GAP）
Gradient Edge Detection （GED）
Multidirectional Gradient EdgeDetection Predictor （MGEDP）
Otsu algorithm
parallel technology
thinning
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法
党向盈
鲍蓉
姜代红
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
4
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