融合模糊增强与改进Canny的植物叶脉边缘提取

摘要：

针对植物叶脉边缘提取存在的问题,提出一种图像模糊增强与改进Canny算子相结合的叶脉边缘提取方法.该方法首先构造分段模糊隶属度函数对高低灰度进行不同处理,然后通过模糊增强函数来增强叶脉两侧邻接区域灰度对比度,最后对增强图像采用改进Canny算子提取叶脉边缘.改进Canny算子根据像素点与局部像素的均值差来自适应的应用高斯滤波,以减小滤波对边缘的平滑影响;采用Prewitt模板计算梯度幅值和方向,以减小噪声对梯度计算的影响;采用线性插值技术实现全向非极大值抑制,以更准确的实现边缘细化.实验结果表明,本文方法在低照度叶片和光照不均叶片下提取叶脉边缘的PSNR分别为51.136 2 dB和50.217 4 dB,与传统边缘提取方法及相关文献相比,本文方法对边界模糊性不敏感,可以更加有效地提取完整精细的叶脉边缘.

关键词：叶脉边缘提取、模糊增强、改进Canny算子、隶属度函数、自适应高斯滤波

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61501210

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1251-1258