基于三维光学模型的图像边缘检测效果优化

发布时间：2024-03-14 03:16

　　传统方法提取图像边缘信息时容易受外界干扰,导致提取特征不完整、检测结果精准度低,因此,提出了一种基于三维光学模型的图像边缘检测效果优化方法,首先分析三维光学模型分析待检测图像的特性,进而获得微型彩色像素内彩色边缘效应图。之后使用入射光与反射光转换法,凭借多尺寸Retimex把图像划分成位置、大小、方向都各不相同的分量,使感兴趣的分量提升从而完成对图像的增强,随后利用迭代法对全局阈值划分处理得到二值图像,最后将直接使用Sobel算子检测的图像边缘与二值图像进行融合,从而完成对目标图像边缘检测。仿真实验证明,所提方法能够增强检测效率与精准度,其中检测精度最高可达98%,检测耗时最少为0.95 s。

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【部分图文】：

图1图像边缘检测流程图

利用阈值划分、边缘提取和书序形态的方法，提出了一种图像边缘检测算法，其大致的流程图如图1所示。通过图1的流程图，首先对图像使用迭代法求全局阈值进行处理。其具体的过程如下所示:

图2不同方法对有正态噪声的图像边缘检测结果

为了更进一步地证明本文方法的优点，将图像添加正态噪声使用本文方法与文献[1]、文献[2]以及文献[3]方法对图像的边缘进行检测，如图2所示。将检测结果以数据形式输入至仿真系统中，得到正态噪声影响下不同方法的图像边缘检测精度对比图，结果如图3所示。

图3正态噪声下不同方法图像边缘检测精度对比图

将检测结果以数据形式输入至仿真系统中，得到正态噪声影响下不同方法的图像边缘检测精度对比图，结果如图3所示。通过图2与图3能够看出，本文方法在含有噪声的图像边缘检测内有着明显的优势。其中，本文方法的检测精度高达98%，而其他方法的检测精度均低于本文方法，传统方法检测精度最高仅83%....

本文编号：3927977