資料介紹
針對傳統(tǒng)數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測算法存在的邊緣分辨率較低、低強度邊緣保護能力較差等問題,提出一種改進的數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測算法。該算法在保持傳統(tǒng)形態(tài)學方法優(yōu)點的基礎(chǔ)上引入邊緣方向信息,采用非極大值抑制方法對形態(tài)學梯度圖像進行細化處理,利用新的基于方向的檢測和連接方法從中提取邊緣,既提高了檢測出的邊緣的分辨率,又實現(xiàn)了低強度邊緣的保護,同時還獲得了更強的抗噪聲能力。與應(yīng)用較為廣泛的傳統(tǒng)形態(tài)學方法及Canny邊緣檢測方法的比較研究也證明了該算法的有效性。
關(guān)鍵詞:邊緣檢測;形態(tài)學梯度;梯度方向;非極大值抑制
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