自适应平滑滤波在静态图像边缘提取中最优门限的获得

摘要：

本论文在经典的自适应平滑算子上,提出了一种新的门限中值处理方法.基于梯度信息的自适应平滑滤波是根据图像中的跳变性质,自适应改变平滑的尺度,在区域平滑的过程中使图像的边缘得到锐化,而使非边缘部分得到有效的平滑.此时再进行边缘检测,可以得到更高的边缘定位精度.然而如何选择一个最佳的门限值,使得对图像的处理效果最佳是一个关键问题.我们通过参考图像的第一阶或每一阶梯度信息,得出了它的最优门限.

关键词： 边缘检测 模式识别 自适应平滑 门限处理 图像处理

作者: 彭丽芳 张桢 吴晓娟

作者单位: 山东大学电子工程系(济南)

会议类型: 国内会议

会议名称: “面向新世纪中国机器人产业化发展论坛”大会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 361-364

在线出版日期: 2000-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）