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基于数学形态学细化算法的图像边缘细化
引用本文:李杰,彭月英,元昌安,林墨,王仁民. 基于数学形态学细化算法的图像边缘细化[J]. 计算机应用, 2012, 32(2): 514-520. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00514
作者姓名:李杰  彭月英  元昌安  林墨  王仁民
作者单位:广西师范学院 计算机与信息工程学院,南宁 530023
基金项目:广西自然科学基金重点项目(2011GXNSFD018025);广西教育厅科学研究与技术开发计划项目(桂科攻1114006-3B)
摘    要:为了解决Sobel算子在阈值选择不当的情况下易造成图像边缘丢失或产生伪边缘的问题,通过最大类间方差的方式选出合适的阈值;同时利用数学形态学细化算法对该边缘图像进行细化处理。实验结果显示,该方法在保持原有边缘图像特征信息的前提下,比传统Sobel算子得到了更好的结果。

关 键 词:边缘检测   数学形态学   边缘细化   Sobel算子
收稿时间:2011-06-17
修稿时间:2011-08-06

Edge thinning based on mathematical morphology thinning algorithm
LI Jie,PENG Yue-ying,YUAN Chang-an,LIN Mo,WANG Ren-min. Edge thinning based on mathematical morphology thinning algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(2): 514-520. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00514
Authors:LI Jie  PENG Yue-ying  YUAN Chang-an  LIN Mo  WANG Ren-min
Affiliation:College of Computer and Information Engineering, Guangxi Teachers Education University, Nanning Guangxi 530023, China
Abstract:Given the improper threshold,Sobel operator could easily lead to the loss of image edges or produce broad pseudo-edges.To solve these problems,appropriate threshold was selected by using the constraint of variance firstly,and then mathematical morphology thinning algorithm was utilized to thin the edge images detected by Sobel operator.The experimental results show that this method can bring about satisfactory thinning effects while retaining the original edge information.
Keywords:edge detection  mathematical morphology  edge thinning  Sobel operator
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