结合高斯加权距离图的图像边缘提取

摘要：

目的 边缘是图像最为重要的特征之一,是图象分析与识别的基础.对于目标的分割、测量而言,边缘提取的连续性与抗噪性显得尤为重要,其可通过区域增长等算法提取目标区域,为抠图、统计测量提供必要的支持,本文以实现目标轮廓的有效提取为目的,提出一种结合高斯加权距离图的图像边缘提取方法.方法 首先通过计算分块区域内像素间的高斯加权距离,获得高斯加权距离图,该图与原图相比,不仅可以较好地突出边缘轮廓,而且可以统一背景灰度.其次通过分析高斯加权距离图的灰度直方图,将灰度分为两类并计算类中心,以此作为无边缘活动轮廓(CV)模型的c1和c2参数,最后通过CV模型求解图像边缘.结果 与其他边缘提取算法相比,该算法不仅具有较好的抗噪性,同时可以保证图像边缘提取的连续性.结论 实验结果验证了本文算法的有效性.

关键词：高斯加权距离、边缘提取、CV模型、灰度直方图、类中心

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家青年科学基金项目61003162,61101057

在线出版日期：2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：62-68