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1.
一种改进的Canny边缘检测算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对Canny边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制了噪声的影响;最后采用平均方差阈值法选取阈值,从而提高了对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,该改进算法对含噪图像的边缘提取具有较好的检测精度和准确性。  相似文献   
2.
为解决传统边缘检测算法对大米图像边缘检测精度低以及对噪声敏感的问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该方法首先采用非线性扩散滤波减少图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制噪声的影响;最后采用最大类间方差法选取阈值,从而提高对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,本文的改进算法运用到大米图像边缘提取中效果显著,满足大米质量检测和分级的要求。  相似文献   
3.
针对传统的基于多图谱的医学图像分割过程中的相似度加权融合的方法没有考虑图谱集的干扰性和冗余性的不足, 提出一种基于两步图谱选择策略的脑MR图像分割方法. 该方法首先采用一种基于最小角回归的方法进行图谱粗选择, 其次则采用基于豪斯多夫距离的以目标为导向的图谱精选择. 粗选择方法可以在总体上来寻找和目标图像较为相似的图谱, 删除某些无效变量, 降低图谱集的干扰性和冗余性. 精选择方法更加注重于目标组织本身的相似度计算, 并且得到的相似性结果不受目标组织尺寸和目标组织位置的影响. 实验结果表明, 相比于传统的基于矩形区域相似度计算的单步图谱选择方法, 该方法具有更高的鲁棒性和准确性.  相似文献   
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