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基于最小二乘支持向量机边缘检测改进算法研究  
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【英文题名】 Improved Edge Detection Based on Least Squares Support Vector Machine
【作者】 郭伟;
【导师】 贾振红;
【学位授予单位】 新疆大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 新疆大学
【网络出版投稿时间】 2009-10-13
【关键词】 边缘检测; 图像处理; 支持向量机; 多尺度;
【英文关键词】 edge detection; image processing; least squares support vector machines (LS-SVM); multi-scale;
【中文摘要】 边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础,是计算机视觉和图像测量重要的研究课题之一。如何快速、准确地对图像进行边缘检测是图像处理领域的研究热点。 近几十年来,有众多学者围绕边缘检测的问题提出了很多的算法,在这些算法中,曲面拟合方法,检测精度高,是近年来出现的比较好的方法,支持向量机方法就是曲面拟合方法中的一种。其中,如何获得最佳的曲面拟合是研究的重点。 本文提出了一种结合多尺度自适应高斯滤波技术的基于最小二乘支持向量机理论边缘检测方法。该边缘检测方法在保持了最小二乘支持向量机边缘检测算法原有的定位准确等优点的基础上,提高在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘方面的性能。 本文首先简要介绍了一些经典的、成熟的边缘检测算子和方法,论述了这些算法的基本原理,比较和分析了它们的特点。重点论述了多尺度自适应滤波技术。这是一种根据局部灰度变化的信息,估计边缘尺度的多尺度自适应高斯滤波方法。本文详细论述了多尺度自适应高斯滤波的基本理论和实现方法。 本文对于原始图像先采用基于灰度图像标准差直方图的自适应高斯滤波进行预处理,实现去除噪的...
【英文摘要】 Edge detection is the base of the images segmentation, image measuring, pattern recognition and so on. And it is the one of the important subjects in the field of computer vision. It is widely used in the recognition, intensification, segmentation and compress of the image, is often applied to higher-level domain. So, how to detect the edge of object quickly and exactly is a focus of image processing. In recent decades, many scholars work around the edge detection algorithm. In these algorithm...
【更新日期】 2009-10-26

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