基于灰色简化B型关联度的图像边缘检测

基金项目: 国家自然科学基金(61171178,61171179)%山西省自然科学基金(2012011010-3)%2012年山西省高等学校优秀学术带头人支持计划

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Image Edge Detection Based on Gray Relation of Simplified B-mode

摘要: 鉴于传统的灰色边缘检测算法在阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,提出了基于灰色简化B型关联度的自适应阈值选取进行图像边缘检测新算法.首先,用标准差化矩阵算子对图像灰度值进行预处理;其次,在3×3的像素模板上,将预处理后的中心像素点及周围8个像素点的数值一维化作为比较序列,并将这9个像素点的均值作为参考序列;最后,利用简化B型关联度计算两者之间的灰关联度,根据迭代算法求取灰色简化B型关联度的最佳阈值来检测图像边缘.实验结果表明,所提算法对灰度变化剧烈的图像具有较强的适应性,检测边缘清晰准确,比传统的邓氏相关度边缘检测算法能够更好的抑制噪声.
- 边缘检测 /
- 简化B型关联度 /
- 矩阵算子 /
- 灰度图像 /
- 迭代算法

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