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多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法  
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【英文篇名】 Mathematical Morphology Based Image Detection for Multi-scale Structural Elements
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【作者】 王坤; 高立群; 郭丽; 片兆宇;
【英文作者】 WANG Kun; GAO Li-qun; GUO Li; PIAN Zhao-yu (School of Information Science & Engineering; Northeastern University; Shenyang 110004; China.);
【作者单位】 东北大学信息科学与工程学院; 东北大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳; 辽宁沈阳;
【文献出处】 东北大学学报(自然科学版) , Journal of Northeastern University(Natural Science), 编辑部邮箱 2008年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数学形态学; 边缘检测; 多尺度; 结构元素; 膨胀;
【英文关键词】 mathematical morphology; edge detection; multi-scale; structural element; dilation;
【摘要】 针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像,随着膨胀次数的增加,检测得到的合成图像的边缘更清晰完整,细节更丰富;将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像,和其他的传统边缘检测方法相比,其检测到的轮廓更加清晰,对噪声不太敏感,能够很好地提取边缘.
【英文摘要】 The detection results of image edges are different morphologically for multi-scale structural elements.A new edge detection algorithm is therefore proposed introducing the structural elements of different scales,i.e.,the small-scale structural elements are dilated to become big-scale ones,then they are synthesized in a weighting way so as to form the edge image.Simulation results showed that for the blurred images mixed with different noises in concolorous background, the more the frequency of dilation,the ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60274099)
【更新日期】 2008-05-23
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 图像边缘检测的目的就是要检测出符合边缘特性的边缘像素[1-2]·传统的边缘检测算法,如Roberts算子、Sobel算子、Laplacian微分算子等,利用梯度最大值或二阶导数过零点值,或选取合适的阈值,来获取图像边缘·这些算法的实时性较好,但抗干扰性差,不能有效克服噪声影响·Canny性能

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