改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

摘要：

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画.针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征.首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基；然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘；最后,两者结合得到图像的线特征.从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性.

关键词：Beamlet变换、Canny算子、复杂图像、线特征提取

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61165011;江西省自然科学基金项目2008GZS0034;航空科学基金项目20085556017,2010ZC56006;江西省教育厅科技项目GJJ10189

在线出版日期：2012-10-22（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：775-782