改进的自适应Canny边缘检测算法OA北大核心
The improved adaptive Canny edge detection algorithm
传统Canny边缘检测容易受到环境噪声和光照条件变化等外界因素的影响,导致检测效果不佳,而且需要人工选择参数,算法的灵活性较低.为了提高传统算法的检测效果,使其更好的应用到图像识别等领域中,通过最大类间方差法来获得图像梯度量的最佳分割阈值,动态确定边缘检测的高低阈值参数,能够有效解决传统算法的不足.将改进后的算法用于家用仪表计度轮图像的边缘检测中,与传统算法相比,既去除了噪声干扰,又保留了完整的图像边缘,在取得了良好的检测效果的基础上提高了算法效率.
孙智鹏;邵仙鹤;王翥;张远霞
哈尔滨工业大学<威海>信息与电气工程学院,山东威海264200哈尔滨工业大学<威海>信息与电气工程学院,山东威海264200哈尔滨工业大学<威海>信息与电气工程学院,山东威海264200辽宁丹东仪器仪表产业基地工业技术研究院,辽宁丹东118000
信息技术与安全科学
Canny边缘检测非极大值抑制最大类间方差边界跟踪自适应阈值
canny edge detectionnon-maximum suppressionmost between-cluster variance methodboundary trackingadaptive threshold
《电测与仪表》 2016 (6)
17-21,5
评论