基于各向异性高斯核的彩色图像边缘检测算法

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7、016年3月17日基于各向异性高斯核的彩色图像边缘检测算法摘要：彩色图像边缘是图像的稳定特征，在计算机视觉及图像处理领域有着广泛的应用。为提高图像处理的性能，获取定位准确、轮廓完整的彩色图像边缘结果是十分重要的前提。论文详细分析三种单色调方法：单通道检测法，多维梯度法以及输出混合法，通过实验仿真，总结各类算法的优缺点，提出单通道检测法下基于各向异性高斯核的彩色图像边缘检测算法。该算法分为两个主要部分：图像降维、边缘提取。针对图像降维，论文提出基于对比度及局部能量的方法和基于图像引导滤波器的方法，同时

8、利用彩色对比度保留率、彩色图像内容保真率以及两者的调和平均数着重分析了图像降维过程中彩色对比度和亮度的保留情况。两种方法均能够较好地保留图像的整体结构信息。针对边缘提取，论文提出能描述图像边缘方向特性且高斯白噪声稳健的基于各向异性高斯核的边缘检测算法，并利用非极大值抑制算法和双阈值选择方法处理各向异性高斯核导数与图像卷积得到的边缘梯度幅值与方向。该算法在多方向上采用各向异性高斯核算子，能更准确地描述边缘像素的方向，获得定位准确，高斯白噪声稳健的细边缘。针对非极大值抑制