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（大连大学信息工程学院 辽宁大连 116622）
摘 要:本文提出了一种新的彩论文范文像边缘检测算法.实验证明该算法能较好的得到彩论文范文像的边缘.
关键词:LUV彩色空间 边缘检测 分数低阶统计
中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1674-098X（2011）12（b）-0013-01
边缘是图像中灰度级或者结构或多或少存在突变的地方,表明一个区域的终结和另一个区域位置的开始.数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测.它为图像的识别、恢复、增强以及重建提供了手段.
1.基于alpha稳定分布模型的去噪算法
在许多的图像处理应用领域中,噪声去除和图像平滑都是非常重要的.经典的彩论文范文像滤波方法包括:均值滤波,中值滤波,维纳滤波,以及利用现在人们研究的热点——小波实现去噪的软,硬阈值法.虽然小波阈值去噪方法要比其他几种方法论文范文,但要得到能够更好地满足图像处理特殊要求的阈值还是有一定困难的.由于上述缺点,本文使用基于alpha稳定分布模型的彩论文范文像去噪方法进行预处理,来消除脉冲噪声.
彩论文范文像分割:139.实战—通过合并通道创建彩论文范文像
3.实验
通过实验,验证了本文算法的有效性.彩论文范文像分别采用Sobel算子,Prewitt算子和本文算法得到的边界提取的结果,从图中可以看出Sobel算子和Prewitt算子都是基于灰度图像进行处理的,把该算法用于彩论文范文像必然会导致颜色信息的丢失,得到的结果不符合人的视觉感受,不能得到准确切闭合的边界,而本文提出的算法在基于视觉的LUV彩色空间,在L、U、V三分量的基础上使用快速熵阈值技术自动的确定彩色边界并结合像素的颜色距离能够得到较好的边界,符合人的感知效应.
4.结语
本文提出了一种新的彩论文范文像边缘检测的方法.通过先去除非高斯噪声再进行彩论文范文像的边缘检测,最后根据颜色信息进一步确定边界.实验证明本文算法对无显著纹理的图像也能得到良好的边界,边缘检测结果和人的视觉具有良好的一致性.未来的工作中,可以将图像的纹理特征融入算法中,边界检测性能将进一步的提高.
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彩论文范文像分割引用文献:
[1] 计算机图像处理论文范文参考 计算机图像处理毕业论文范文[精选]
[2] 图像论文范文资料 关于图像类论文范文数据库2000字
[3] 通信和图像电大毕业论文范文 通信和图像类有关论文如何怎么撰写2万字
