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强噪声下自适应Canny算子边缘检测 被引量：23
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作者 刘宇涵 闫河 +2 位作者 陈早早 王潇棠 黄骏滨 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期350-362,共13页
针对传统Canny算子不能有效滤除图像在解码处理和传输过程产生的椒盐噪声、无法保留边缘细节的问题,提出强噪声下Canny算子图像边缘检测算法。依据椒盐噪声的极值性、灰度差值性,将像元点划分为噪声点、疑似噪声点;根据分类之后的像元... 针对传统Canny算子不能有效滤除图像在解码处理和传输过程产生的椒盐噪声、无法保留边缘细节的问题,提出强噪声下Canny算子图像边缘检测算法。依据椒盐噪声的极值性、灰度差值性,将像元点划分为噪声点、疑似噪声点;根据分类之后的像元点自适应地改变滤波器窗口的大小和权值,在降低噪声影响的同时能较好地保留图像细节。引入8个方向模板的Sobel算子计算梯度幅值以提高滤波后的边缘定位效果。使用迭代自适应阈值算法与Otsu算法选择最佳阈值,实现阈值自适应设定,提高边缘连接效果。实验结果表明:图像去噪后的结构相似度为0.949,峰值信噪比相较于传统算法提升了10.97 dB。边缘评价指标提高27.2%,F1值提高了34.6%。该算法能有效去除椒盐噪声,具有更好的边缘细节保护能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 边缘检测 图像去噪 CANNY算法 自适应滤波 自适应阈值
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