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基于改进八方向Sobel算子的图像轮廓提取方法
文献摘要：
针对传统八方向Sobel算子的边缘提取算法对图像的检测效果差、漏检率高等问题,提出一种改进的八方向Sobel算子的图像轮廓提取方法.该方法首先采用高斯滤波算法对图像进行预处理,以减少图像噪声的影响,然后利用八个方向的模板计算各像素点的梯度,并将由各个方向模板提取到的各方向轮廓图像进行加权融合,以获得多个方向上的轮廓信息,最后采用区域生长算法进行后处理,以补充被漏检的边缘信息,从而使得提取到的图像轮廓更精确完整.通过在PyCharm平台上对CCPD数据集中的图片进行实验可知,由该算法提取到的轮廓图像的峰值信噪比(PSNR)为97.45、均方误差(MSE)为27.89和结构相似性(SSIM)为0.231,分别比传统八方向Sobel算子的边缘提取算法提高了54.4％,43.9％和92.2％.实验结果说明,文中改进算法提取的图像轮廓更精确,漏检率更低,整体检测效果更优.
文献关键词：
图像轮廓提取;Sobel算子;区域生长;阈值分割;高斯滤波;方向模板;图像预处理
中图分类号：
作者姓名：
韦德鹏;陈继清;罗天;张宏都;龙腾
作者机构：
广西大学 机械工程学院,广西 南宁 530007;广西制造系统与先进制造技术重点实验室,广西 南宁 530007
文献出处：
引用格式：
[1]韦德鹏;陈继清;罗天;张宏都;龙腾-.基于改进八方向Sobel算子的图像轮廓提取方法)[J].现代电子技术,2022(19):54-58
A类：
B类：
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AB值：
0.337587
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