一种改善的基于支持向量机的边缘检测算子

摘要：

支持向量机是一种新的机器学习方法.它建立在统计学习理论基础上,较好地解决了小样本的学习问题.由于其出色的学习性能,该技术已经成为当前国际机器学习界的研究热点.文中提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测新方法.这种方法介绍了如何使用支持向量机来高效的检测图像的边缘.首先用几个边缘简单的图像对支持向量机进行训练,然后使用支持向量分类方法进行边缘检测.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行图像的边缘检测,其检测效果和传统的Canny边缘检测算子相当.

关键词：边缘检测、支持向量机、支持向量回归、图像处理

所属期刊栏目：20

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目10371106, 10471114;江苏省高校自然科学基金项目04KJB110097, 08KJB520003;南京邮电大学攀登计划NY207064

在线出版日期：2010-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：125-127,封3