基于PCA的边缘检测方法
为了更有效地进行边缘检测,通过分析PCA的方向特性,提出了一种基于PCA的边缘检测方法.PCA先利用KL变换来将原始数据变换成维数较少的特征数据,该变换在能量积聚和数据取舍上都具有方向性;同时在证明PCA的这两个方向特性的基础上,提出了一个经两次PCA操作获取边缘的新方法--TPCA.该新方法首先通过对图像进行PCA来得到其重建后的残差;然后再对该图像的转置图像进行PCA,并将所得残差做转置;最后通过对两个残差进行叠加,并二值化来得到比较好的边缘.实验结果表明,该算法不仅有效稳定,而且与经典的边缘检测算子相比,在提取感兴趣区域方面有独特的优势.
边缘检测、区域、主成分分析、两次主成分分析
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60632050
2009-06-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
912-919