针对彩色图像边缘提取算法产生伪边缘和间断边缘的不足,提出自适应向量总变分与色彩差异的彩图边缘提取方案。根据图像梯度值与幅值,定义一种自适应向量总变分(vector total variation,VTV)去噪模型,降低噪声对边缘的影响;将图像变换为C...针对彩色图像边缘提取算法产生伪边缘和间断边缘的不足,提出自适应向量总变分与色彩差异的彩图边缘提取方案。根据图像梯度值与幅值,定义一种自适应向量总变分(vector total variation,VTV)去噪模型,降低噪声对边缘的影响;将图像变换为CIELAB空间,计算其色差和方向;对于不同色差与方向,采用不同的Sobel算子,借助非最大抑制方法(non-maximum suppression,NMS)优化边缘,搜索更多边缘点;利用自适应双阈值(double threshold,DT)提取彩色图像边缘。实验结果表明,与当前图像边缘提取技术相比,所提算法具有更优的检测结果,以及更高的边缘评价因子F与更低的Baddeley误差。展开更多
文摘针对彩色图像边缘提取算法产生伪边缘和间断边缘的不足,提出自适应向量总变分与色彩差异的彩图边缘提取方案。根据图像梯度值与幅值,定义一种自适应向量总变分(vector total variation,VTV)去噪模型,降低噪声对边缘的影响;将图像变换为CIELAB空间,计算其色差和方向;对于不同色差与方向,采用不同的Sobel算子,借助非最大抑制方法(non-maximum suppression,NMS)优化边缘,搜索更多边缘点;利用自适应双阈值(double threshold,DT)提取彩色图像边缘。实验结果表明,与当前图像边缘提取技术相比,所提算法具有更优的检测结果,以及更高的边缘评价因子F与更低的Baddeley误差。
