典型文献
结合梯度差分和Otsu自适应边缘检测算法
文献摘要：
图像含有丰富的边缘信息,边缘检测在机器视觉研究领域至关重要.Canny算法边缘检测效果最佳,而传统Canny算法采用高斯滤波,在只考虑像素间空间位置关系的情况下容易造成边缘模糊.文中采用非线性双边滤波代替高斯滤波,滤除噪声的同时,可以有效地保持边缘信息;其次,使用改进的Sobel模板计算梯度,以突出边缘信息;针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的问题,提出一种利用一阶、二阶差分梯度直方图并结合Otsu算法的自适应边缘检测算法,采用递归边界跟踪法连接边缘.所提方法不仅解决了Canny算法阈值选择的问题,也优化了Canny算法边缘提取效果.通过信噪比和连通数两种指标对实验结果进行分析,实验结果表明,相比传统Canny算法,改进算法检测出的边缘信息更完整,且边缘连接性更好.
文献关键词：
边缘检测;Canny算法;Otsu算法;自适应阈值;双边滤波;边界跟踪;边缘连接;梯度差分
中图分类号：
作者姓名：
王静;唐文豪
作者机构：
西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]王静;唐文豪-.结合梯度差分和Otsu自适应边缘检测算法)[J].现代电子技术,2022(07):41-46
A类：
B类：
梯度差分,Otsu,边缘检测算法,边缘信息,机器视觉,Canny,检测效果,高斯滤波,像素,空间位置,位置关系,双边滤波,滤除噪声,Sobel,二阶差分,梯度直方图,递归,边界跟踪,接边,阈值选择,边缘提取,提取效果,连通数,改进算法,边缘连接,连接性,自适应阈值
AB值：
0.33654
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