分区均值的自适应噪声图像边缘检测算法

摘要：

针对边缘检测算法存在的检测精度与抑噪的矛盾，提出一种基于新的图像边缘检测算法。算法将检测窗口按照0o，45o，90o和135o四个不同方向分别划分为两个子区域，先统计每个检测窗口（3×3）内脉冲噪声点的个数，如果超过3个，则扩大检测窗口至5×5。对于检测窗口每个方向划分的两个子区域，分别计算区域内的非噪声点的平均灰度值，利用平均值差的绝对值作为窗口的方向梯度值，进而求得中心点的梯度。然后，对梯度图像采用改进的非极大值抑制方法进行细化，并提取边缘。实验结果表明，该算法检测的图像边缘方向性较强，边缘较细，不仅对不同程度脉冲噪声干扰图像具有较强的抑噪能力，而且对高斯噪声也具有一定程度的抑制效果，算法具有较强的适应性。

关键词：边缘检测、噪声图像、分区、自适应

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金资助项目基于博弈论的高效稳定聚类算法研究61473045；博士后基金项目2012M520158；辽宁省“百千万人才工程”资助项目2012921058；辽宁省高等学校实验室项目L2012397；教育厅科研一般项目L2012400

在线出版日期：2015-05-04（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：1-3,7