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基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测
被引量：
9
1
作者
吴一全
王凯
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2016年第1期128-134,共7页
针对目标区域角点分布密集和背景区域相对稀疏的图像,为了更准确、完整地提取目标区域的边缘,消除背景,提出一种基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测方法.实验结果表明,与Canny方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法和改...
针对目标区域角点分布密集和背景区域相对稀疏的图像,为了更准确、完整地提取目标区域的边缘,消除背景,提出一种基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测方法.实验结果表明,与Canny方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法和改进的蜂群方法等边缘检测方法相比,本文提出的方法能有效避免背景区域的干扰,精确定位目标区域,所得边缘轮廓连通完整、细节丰富.该方法具有较优的主观视觉效果和较强的抗噪能力,且运行时间较少.
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关键词
目标
边缘检测
角
点
SUSAN算子
目标角点判别因子
效益度相近标准
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职称材料
题名
基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测
被引量：
9
1
作者
吴一全
王凯
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
西华大学制造与自动化省高校重点实验室
深圳大学深圳市城市轨道交通重点实验室
南京财经大学江苏省粮油品质控制及深加工技术重点实验室
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2016年第1期128-134,共7页
基金
国家自然科学基金(60872065)
制造与自动化省高校重点实验室开放课题(2014)
+2 种基金
高速铁路线路工程教育部重点实验室开放基金(2014-HRE-01)
江苏省粮油品质控制及深加工技术重点实验室开放基金(LYPK201304)
江苏高校优势学科建设工程项目(2012)资助
文摘
针对目标区域角点分布密集和背景区域相对稀疏的图像,为了更准确、完整地提取目标区域的边缘,消除背景,提出一种基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测方法.实验结果表明,与Canny方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法和改进的蜂群方法等边缘检测方法相比,本文提出的方法能有效避免背景区域的干扰,精确定位目标区域,所得边缘轮廓连通完整、细节丰富.该方法具有较优的主观视觉效果和较强的抗噪能力,且运行时间较少.
关键词
目标
边缘检测
角
点
SUSAN算子
目标角点判别因子
效益度相近标准
Keywords
target edge detection
corner
SUSAN operator
target corner discriminant factor
similar standard of effectiveness
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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作者
出处
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被引量
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1
基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测
吴一全
王凯
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2016
9
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