边缘检测中的改进型均值滤波算法

发布时间：2019-06-04 14:50

【摘要】：针对传统高斯滤波器算法存在边缘模糊及局部伪影的问题,提出一种改进型均值滤波算法,以有效去除图像中的高密度脉冲噪声。通过求解图像直方图,检测图像直方图的左右2个峰值点,以查找出可疑的噪声点,进而使用灰度值确定其坐标。利用图像像素点周围灰度值的相似性,在局部窗口选择递归加权平均值代替被污染的图像像素点灰度值。结合自动选择Canny算子的双阈值方法,对灰度图像边缘进行检测。实验结果表明,该算法的算子滤波效果优于LOG算子和传统灰度Canny算子,且具有较好的稳定性。
[Abstract]:In order to solve the problem of edge blur and local artifacts in the traditional Gao Si filter algorithm, an improved mean filtering algorithm is proposed to effectively remove the high density impulse noise from the image. By solving the image histogram, the left and right peak points of the image histogram are detected to find out the suspicious noise points, and then the coordinates are determined by using the gray value. Based on the similarity of gray values around image pixels, the recurrent weighted average value is selected in the local window to replace the gray values of contaminated image pixels. Combined with the double threshold method of automatic selection of Canny operator, the edge of gray image is detected. The experimental results show that the filtering effect of the algorithm is better than that of LOG operator and traditional gray Canny operator, and it has good stability.
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61372087)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2492795