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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>面向邊緣檢測的限制型自適應SUSAN算法

面向邊緣檢測的限制型自適應SUSAN算法

2021-05-12 | rar | 3.47 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  對于邊緣檢測中傳統 SUSAN( smallest uniⅳ value segment assimilating nucleus)算法,固定門限會將非邊緣點劃入核值相似區( univalue segment assimilating nucleus,USAN),并經過單一閾值判斷,非邊緣點易被誤判為邊緣點,導致算法的低魯棒性。針對此問題,提出了結合自適應門限算法和閾值選擇策賂的限制型自適應算法。首先分析算法優缺點,根據USAN特點以及同異側噪聲容忍度范圍設置閾值選擇策賂,減少誤判并提高噪聲魯棒性:然后采用與USAN內像素值正相關的自適應門限算法,進一步增強邊緣檢測能力。在標準測試圖像以及不同類型噪聲的經典灰度圖中實驗結果表明,相比于傳統 SUSAN算法和 Canny, Prewitt,‘ Sobel,LoG, roberts等邊緣檢測算法,該算法在客觀圖像評價指標FSIM值,PFoM值和準確率上均髙于其他算法:而在主觀視覺上,在無噪條件下能夠更好地抑制紋理區域像素干擾,檢測邊緣更完整豐富。特別是在大量噪聲干擾導致其他算法均失效的情況下,該算法在抑制噪聲的同時,仍能有效地檢測出圖像邊緣。

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