自适应canny算法研究及其在图像边缘检测中的应用.pdf

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内容要点：

参考文献社，2001．[29]李月景．图像识别技术及其应用．北京：机械工业出版社，1985．[30]杨淑莹．图像模式识别：VC++技术实现．北京：清华大学出版社，北京交通大学出版社，2005．[31]陈杰，王振华，窦丽华．一种尺度自适应Canny边缘检测方法．光电工程，[32]徐光宝，姜东焕．自适应多尺度Canny边缘检测．山东建筑大学学报，[33]王建锋，吴庆标．一种随且gHough变换检测圆的参考文献[13]王朝琴，段智敏，李玉潮．～种改进的Canny边缘提取算法．沈阳理工大学学报，2007，26(6)：20—22．[14]张斌，贺赛先．基于Canny算子的边缘提取改善方法．红外技术，2006，28(3)：165—169．[15]王植，贺赛先。一种基于Canny理论的自适应边缘检测方法．中国图象图形学报，2004，9(8)：957—962．[16]陈燕龙，祝成虎．基于Canny算子的边参考文献参考文献[1]S．Kahlouche。K．Achour,0．Djekoune．A genetic algorithm for geometric primitivesextraction．Signal Processing and Its Applicatiom，2003，1"．509．5 12．[2]Bhandarkar,S．M，Yiqing Zhang，Potter,W．D．A gen第六章总结与展望程序的执行效率。对于一个算法，其算法复杂度和所需的时间与最终所得到的检测结果总是存在着矛盾的关系。怎么样从两者之间找到一个比较好的均衡点，仍是我们需要考虑的问题。第44页第六章总结与展望第六章总结与展望本文所提出了算法除了之前所提到的在对噪声的抑制以及能够自适应的选取阈值之外，其实还有很多地方可以进行进一步的改进。对于Canny算法中的第一个步骤图像平滑中，存在着一个平滑尺度的选择问题。单一尺度的边缘检测算子并不能够完全正确地检测出所有边缘，小尺度的边缘检测算子对于噪声较为敏感，但能够检测出灰度发生变化的细节；大尺度的边缘检测算子对噪声有抑制作用，能够检测出灰度发第五章改进的自适应臼nny算法实现及与传统算法的比较算法运行时间对比：露＼趑加噪Lena图像 加噪人脑CT图 加噪斑马图传统Canny算法 3Ims 32ms 47ms改进算法 47ms 47ms 78ms对于加入随机噪声的图像处理结果，我们可以看出：由于噪声的存在，对两个算法的处理结果都会造成一定的影响。但当运用传统的Canny算法进行图像边缘检测时，其处理结果与未加噪声的图像处理结果相比有着较第i章改进的自适应。嗍v算法实现殛与传统算弦的比较加入噪声人脑CT图 传统算法a"2=067 改进算法实例图像三加八噪声的斑马图像传统算法∞=0．83第4l页改进算法第i章矬进的自适应。肌'算法亮观及与恃统算j击的＆较的高阈值占总像素的比例岛不同，所以在对于加完噪声的3幅图像进行处理时，我们都选取在5 2中选择好的能使其得到较好效果的呜值·而对改进的算法则不需要进行任何改变。实例图像一加入随即噪声的Lena图像实例图像二t传统算法口．=0 83第加Ⅲ改进算法第五章改进的自适应臼nny算法实现及与传统算法的比较传统算法吃=0．88 阈值自动选取的改进算法同样的，对于人脑CT图像和斑马图像，过高和过低的口，比例选取都会导致真实边缘的缺失和虚假边缘的出现。而且从上面的三幅图像实例中可以看出，对于Lena图像和斑马图像，较好的阈值出现在口，=0．83附近，而人脑CT图像的最佳阈值出现在吼=0．6到瓯=0．7之间。由于各个图像的边缘特征信息不同，所以对于不同的第五章改进的自适应canny算法实现丑与传统算法的比较斑马图像第拈页传统算法口，=0．83第五章改进的自适应Ca any算

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