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层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现

刘紫燕, 祁佳

刘紫燕, 祁佳. 层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现[J]. 红外技术, 2014, (1): 53-57.
引用本文: 刘紫燕, 祁佳. 层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现[J]. 红外技术, 2014, (1): 53-57.
shu
LIU Zi-yan, QI Jia. Hierarchical Clustering Algorithm of Real-Time Image Edge Detection on FPGA[J]. Infrared Technology , 2014, (1): 53-57.
Citation: LIU Zi-yan, QI Jia. Hierarchical Clustering Algorithm of Real-Time Image Edge Detection on FPGA[J]. Infrared Technology , 2014, (1): 53-57.
shu

层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现

  • 贵州大学 电子信息学院 贵州 贵阳 550025

  • 贵州大学

基金项目: 国家自然科学基金资助项目，编号61263005；贵州省自然科学技术基金资助项目([2011]2193号)%高等学校博士学科点专项科研基金资助项目，编号20105201120003。
详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

Hierarchical Clustering Algorithm of Real-Time Image Edge Detection on FPGA

摘要

    摘要
  • 摘要: Sobel、Roberts 算子是基于微分得出的，由于模板和阈值固定，因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波，使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类，然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类，再进行第2次的分裂聚类，最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘，并在FPGA上实现。实验结果表明，采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细，抑制噪声能力更强。
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