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基于交叉熵极小化的图像边缘检测算法  
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【英文篇名】 Edge Detection Algorithm Based on Cross-Entropy Minimization
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【作者】 金永镐; 崔荣一; 金小峰;
【英文作者】 JIN Yong-gao; CUI Rong-yi; JIN Xiao-feng(College of Engineering; Yanbian University; Yanji 133002; China);
【作者单位】 延边大学工程学院; 延边大学工程学院 吉林延吉; 吉林延吉;
【文献出处】 吉林大学学报(信息科学版) , Journal of Jilin University(Information Science Edition), 编辑部邮箱 2006年 06期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 边缘检测; 差分图像; 广义高斯分布; 交叉熵;
【英文关键词】 edge detection; difference image; generalized Gaussian distribution; cross-entropy;
【摘要】 提出了一种自然图像边缘检测的算法,通过差分运算把边缘检测问题转化为目标检测问题,利用交叉熵极小化方法使背景区域和目标区域内的灰度级分布与差分图像灰度级的先验概率(广义高斯分布)相匹配,确定了背景与目标之间灰度分界阈值,检测出图像的边缘成分。实验表明,提出的方法具有良好的边缘检测性能。
【英文摘要】 An edge detection algorithm is proposed in this paper for natural image.The problem of edge detection is converted to the problem of object detection by difference operation.The background-object gray-level threshold is determined by minimizing the cross-entropy between gray-level distributions of background and object and the a priori generalized Gaussian distribution of difference image.The edge component of image is detected by segmenting the object in difference image.The performance of edge diction of ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(69362001)
【更新日期】 2006-12-22
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 引言边缘是图像目标检测的重要特征之一,边缘检测是图像处理和计算机视觉领域的一个基本问题,也是对图像后续处理的前提。检测并提取边缘对图像特征的提取、图像分析与理解具有重要意义。因此,虽然边缘检测是图像处理领域里的老问题,但是国内外学者针对不同的问题和目的,采用不

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