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文檔簡介
1、邊緣檢測是圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識別的一個(gè)關(guān)鍵問題,它是人們一直關(guān)注的熱點(diǎn)。在過去的幾十年里,已經(jīng)有許多邊緣檢測算法和評價(jià)方法被提出,但目前尚未有一種普適的檢測算法,也沒有一種廣為接受的評價(jià)方法,因此對邊緣檢測算法和評價(jià)方法進(jìn)行研究具有重要的意義。本文圍繞邊緣檢測和檢測結(jié)果評價(jià)這兩方面展開研究,主要貢獻(xiàn)如下:
1.提出了邊緣連續(xù)性的數(shù)值評價(jià)指標(biāo)。首先根據(jù)邊緣尺度和距離度量邊緣像素對邊緣段連續(xù)性的貢獻(xiàn),接著構(gòu)造一個(gè)單調(diào)增
2、函數(shù)來計(jì)算每一段邊緣的連續(xù)性指標(biāo),并以它們的加權(quán)均值作為邊緣圖像的連續(xù)性指標(biāo)。橫向和縱向的對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文指標(biāo)能客觀地評價(jià)邊緣圖像的連續(xù)性,為邊緣圖像評價(jià)打下了基礎(chǔ)。
2.提出了一種邊緣重構(gòu)圖像方法。該方法從多個(gè)角度搜索重構(gòu)源集,以源集到待重構(gòu)像素的心理距離進(jìn)行加權(quán)插值重構(gòu)新像素。與已有的邊緣重構(gòu)圖像方法相比,該方法能有效地消除區(qū)間失真和偽邊緣出現(xiàn)的情況,使得重構(gòu)圖像與源圖像具有更高的相似度。
3.以重構(gòu)
3、相似度、置信度和連續(xù)性指標(biāo)為基礎(chǔ),提出了一種無監(jiān)督的邊緣檢測效果的評價(jià)方法。其中重構(gòu)相似度衡量邊緣的完整性和定位準(zhǔn)確性,置信度反映真假邊緣像素的比例,連續(xù)性指標(biāo)度量邊緣的連續(xù)程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效地評價(jià)邊緣的質(zhì)量,符合人們的直觀評價(jià)。
4.從利用邊緣像素空間關(guān)系和抑制偽邊緣的角度出發(fā),提出了一種單閾值自動(dòng)設(shè)定方法。該方法首先按候選閾值降序依次生成邊緣圖像,接著計(jì)算它們的連續(xù)性指標(biāo)和連續(xù)邊緣段數(shù)量,以右側(cè)出現(xiàn)邊緣段劇
4、增的連續(xù)性指標(biāo)極大值點(diǎn)所對應(yīng)的候選閾值為選定的閾值。與Otsu、Rosin和Medina閾值設(shè)定方法相比,本文方法具有更好的穩(wěn)定性和可靠性。
5.提出了一種以滯后連接和預(yù)測搜索相結(jié)合的邊緣檢測方法。該方法根據(jù)像素梯度變化連接連續(xù)邊緣,同時(shí)根據(jù)像素的局部信息預(yù)測搜索間斷弱邊緣,使得算法能越過間斷點(diǎn)檢測出斷裂的邊緣段。與傳統(tǒng)滯后連接方法相比,該方法不僅降低了對閾值的依賴,而且能夠在檢測出弱的有意義邊緣的同時(shí)抑制具有同等梯度值的
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