基于融合及形态学的自适应阈值图像边缘检测-论文.pdf

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1、IIDIGITA数L宇VI视DE频OIIlI⋯【本文献信息】祁佳，刘紫燕．基于融合及形态学的自适应阈值图像边缘检测[J]．电视技术，2014，38(13)基于融合及形态学的自适应阈值图像边祁佳，刘紫燕(贵州大学电子信息学院，贵州贵阳550025)【摘要】传统的Sobel和Robeas边缘检测算子阈值固定，适应性和抗噪能力较差。通过将最大类间方差法和双峰法引入边缘自适应阈值的确定，利用自适应阈值的Sobel和Robeas算子检测出图像边缘后进行融合，再进行形态学的细化。实验结果表明，该算法检测出的边缘清晰，适应性好，对噪声抑制能力强。【关键词】最大类间方差法；双峰法；数

2、据融合；形态学；边缘检测【中图分类号】TP317．4【文献标志码】AMorphologicalandAdaptiveThresholdAlgorithmofImageEdgeBasedonDataFusionQIJia，LIUZiyan(CollegeofElectronicInformation，GuizhouUniversity，Cuiyang550025，China)【Abstract】ThetraditionalRobertsandSobeledgedetectionoperatorshavefixedthreshold，pooradaptabilityand

3、abilitytoresistnoise．AfterthelocalthresholdiscalculatedbyOTSUandTwo-peakmethod，theedgesdetectedbySobeloperatorandRobertsoperatorarefusedandthenthefusedimageedgeisoptimizedbymathematicalmorphology．Theresultsdemonstratethattheproposedmethodhasbetterperformance，whichtheimageedgeiscleareran

4、dthebackgroundnoiseisfilteredaswel1．【Keywords】OTSU；two—peakmethod；datafusion；morphology；edgedetection在图像处理中，图像的边缘是图像基本特征uJ，边缘定图像的分割阈值，再将这两个阈值分别乘以0．5的权值检测是图像分割、目标识别以及检测跟踪等图像处理技术进行叠加，得到的新阈值作为图像的自适应边缘阈值，再的关键技术基础，研究边缘检测对于图像处理有着非常重分别结合这个自适应边缘阈值，用Sobel和Robe,s算子要的意义。传统的边缘检测技术算子主要有Sobel、Ro—分别检测

5、图像的边缘，并建立起以边缘数据叠加进行融合berts、Prewitt以及Log和Canny算子等以梯度微分运算为的准则，将这两种算子检测出的边缘数据进行叠加融基础的边缘算子，其中Sobel与Roberts算子相比，Sobel合_4]，最后再用数学形态学细化图像边缘，其流程图如图算子对噪声抑制能力较强，而Roberts算子对于边缘检测1所示。效果则更加清晰，因此将两者检测出的边缘进行融合可充丽分利用两种算法的优点。最大类间方差法(OsTu)是1979年由Ostu提出的动态输入图像并计算灰度值阈值分割算法，它依据图像的灰度直方图，依据类间距离极大准则来确定区域分割门限，其

6、对单峰和双峰图像均有较OSTU算法计算阈值双峰法计算阈值好的效果。双峰法则是利用图像灰度直方图的目标区域和背景区域的差别，即背景和目标区域各会形成一个波峰，而两种阈值乘权值0．5相加得出自适应阈值两波峰之间的波谷即为双峰法的分割阈值。本文利用最大类间差分法和双峰法得到图像的自适Sobel边缘检测IlRoberts边缘检测应边缘阈值，再结合自适应边缘阈值，用Sobel和Roberts算子分别检测图像的边缘，并以边缘数据叠加为准则进行两种边缘数据叠加融合边缘数据融合，再用数学形态学细化图像边缘。J形态学闭运算1本文的边缘检测算法(结束)’-．-，图1本文算法流程图本文算法

7、是先利用最大类间差分法和双峰法分别确基金项目：贵州省科学技术基金项目([201112193)36《电视技术》第38卷第13期(总第441期)I投稿网址http：／／www．VideoE．cnDlGlTA数L字VI视DE频O薹-1．1结合oSTU法和双峰法确定阈值Robe,s算子也是一种基于梯度幅值来计算边缘的算最大类间方差法的原理是：根据图像的灰度特性，将子，Roberts交叉梯度算子为梯度的计算提供了一种简单图像分为目标区域和背景区域两部分，这两部分之间的类的近似方法，它采用的是对角方向相邻两像素之差。间方法最大的值就是图像的分割阈值。设原图像为，