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高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究  
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【英文篇名】 Extended Laplacian of Gaussian operator for edge detection
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【作者】 严国萍; 何俊峰;
【英文作者】 Yan Guoping He Junfeng(Department of Electronics and Information Engineering; HuazhongUniversity of Science and Technology; Wuhan 430074; China);
【作者单位】 华中科技大学电子与信息工程系; 华中科技大学电子与信息工程系 湖北武汉; 湖北武汉;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edition), 编辑部邮箱 2006年 10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】 图像处理; 边缘检测; 高斯-拉普拉斯算子; 高斯函数;
【英文关键词】 image processing; edge detection; Laplacian of Gaussian(LOG); Gaussian function;
【摘要】 针对经典的高斯-拉普拉斯(LOG)边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测.经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取.扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点.
【英文摘要】 Being an isotopic,classic Laplacian of Gaussian(LOG) edge detect operator only can detect image edges in all directions isotopically.The parameters of angle information were introduced into classic LOG operator for edge detection and deduced mathematically.It is symmetrical as ellipse instead of circle,and can detect models in rotary angle edge by the coordinate axis.Moreover,it can effectively detect the edges in different orientations that strengthen the edge detection capability.After comparative experim...
【基金】 航天支撑技术基金资助项目
【更新日期】 2006-11-10
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 边缘以及噪声干扰的频率分量都处于频率域较高的部分,在进行边缘检测的同时也突出了噪声,因此图像边缘检测[1]一直是图像处理中难点,而经典的高斯-拉普拉斯(LOG)算子是把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来,先平滑掉噪声,再进行边缘检测,所以效果更好.由于二维高斯函?

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