基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法

发布时间：2024-03-27 06:09

　　边缘检测作为图像处理领域中极其关键的一部分,成功应用于航空航天探测、工业监控生产、生物医疗科学等领域。边缘检测结果会直接影响后续其他图像处理结果,因此,如何提高边缘检测精度成为图像处理领域中的重要研究问题之一。传统边缘检测算法主要包括基于一阶微分和二阶微分算子的方法,这些方法虽然运算简单,便于实现,但在边缘检测过程中对噪声敏感,检测结果中存在误检、漏检、双边现象。因此,本文针对传统边缘检测方法中存在误检、漏检和双边的问题,提出一种基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法。本文的主要工作和研究成果如下:1、考虑到传统边缘检测算法的检测结果中存在的误检、漏检和双边现象,本文首先在传统Canny算法的边缘检测模板的基础上,推导出了基于八方向分数阶微分算子的边缘检测模板。然后基于该模板提出了一种基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测算法,最后通过对Lena和Cameramen图像的仿真实验,来验证本文所提出方法的有效性。2、针对基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测方法的检测结果中出现断边的问题,本文提出了基于梯度矢量流(Gradient Vector Flow,GVF)Sn...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-6幅频特性曲线图

边缘检测原理和方法17()()()0lim1nnjnnnjdfnfthftjhdtj===(2-35)(1)(1)!nnnnjjj+=耺(2-36)以上为基于整数阶阶数n的微分表达式，根据G-L定义，将整数阶微分推广到分数阶，得到基于分数阶阶数v的微分表达式()()()()000....

图3-1(a)离线计算

分算子推导出了基于八方向分数阶微分的边缘检测算子，再结合具体图像，得到该图像对应的最优分数阶阶次，并按照Canny算法步骤，完成基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测方法，最后，通过对标准图像的检测来验证算法的有效性。3.1Canny算法的总体思路本章针对传统....

图3-5Lena原图

基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测方法31在后续的图像处理发展中，Lena图像被广泛应用。Cameraman图像和Lena图像类似，是集多种图像特点于一体的图像，这种图像能为图像处理算法带来极大的研究意义。本章对Lena图像和Cameraman图像进行边缘检测，通过比较....

图3-6(a)Sobel算法图3-6(b)Canny算法图3-6(c)本文算法Fig.3-6(a)SobelAlgorithmsFig.3-6(b)CannyAlgorithmsFig.3-6(c)TheMethodsofAlgorithms

基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测方法31在后续的图像处理发展中，Lena图像被广泛应用。Cameraman图像和Lena图像类似，是集多种图像特点于一体的图像，这种图像能为图像处理算法带来极大的研究意义。本章对Lena图像和Cameraman图像进行边缘检测，通过比较....

本文编号：3940299