图象轮廓特征提取新方法研究
【摘要】:研究了一种基于主动轮廓的边缘提取方法。与传统方法相比,该方法除了以图象灰度变化的微分信息作为边缘点和非边缘点的分类判据外,还引入了图象轮廓的整体几何信息指导分类过程,因而是一种具有学习功能的边缘提取方法。它不仅具有较高的定位精度,还将传统的边缘提取、边缘跟踪和轮廓提取等过程融为一体,在得到边缘信息的同时,也就得到了图象的轮廓特征。此外,由于整体信息参与了处理过程,该方法具备自动修复噪声造成的图象轮廓断点的功能,因而可有效地克服噪声干扰。给出了相关的实验结果以证明该方法的有效性。
【作者单位】:
华中理工大学图象识别与人工智能研究所!武汉430074 华中理工大学图象识别与人工智能研究所!武汉430074
【关键词】: 边缘提取 主动轮廓 轮廓优化
【DOI】:CNKI:SUN:ZGTB.0.1999-08-008
【正文快照】:
【关键词】: 边缘提取 主动轮廓 轮廓优化
【DOI】:CNKI:SUN:ZGTB.0.1999-08-008
【正文快照】:
0 引 言边缘提取是计算机视觉中最基础的内容,也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。传统的边缘提取方法大多可归结为图象高频分量的增强过程,微分运算自然就成了提取边缘信息的主要手段。如最早提出的一阶微分边缘算子Robert算子、Sobel算子、Prewi
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