结合四元数与最小核值相似区的边缘检测
目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区(SUSAN)算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法.方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测.针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像.结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度.本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少.与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s.结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合.实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理.
彩色图像边缘检测、四元数、SUSAN算子、Otsu算法、局部非极大值抑制
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑计划基金项目2013BAH49F02;国家自然科学基金项目61502219;中国博士后科学基金项目2015M582697National Natural Science Foundation of China61502219
2017-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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