基于主轴的彩色图像亚像素边缘检测

【摘要】本论文来自陕西省科技厅自然科学基础研究计划资助项目：彩色图像中亚像素边缘检测算法研究(2013JM8043)。二十世纪以来,随着精密复杂器件的微尺寸测量技术、激光技术、计算机技术的迅猛发展,逐步形成了一种新的测量技术——图像测量技术。在图像测量领域,应用最为普遍的即为图像边缘检测,它是数字图像处理和模式识别的关键技术之一,直接影响着特征提取以及模式匹配的效果,因此,如何有效地解决边缘检测过程中速度与检测效果之间的矛盾一直是国内外研究的热点问题。到目前为止,已研究出多种边缘定位算法,但由于算法本身存在的缺陷以及算法的复杂性,导致现有边缘检测算法具有很大的局限性。本文首先介绍了一些常用的边缘检测算法,详细论述这些算法的基本原理,并通过实验,归纳总结各种算法的优缺点,在此基础上引入主轴分析法,介绍了主轴分析法的基本原理及适用问题,并将主轴分析法应用到彩色图像亚像素边缘检测过程当中,从而提出了基于主轴的彩色图像亚像素边缘检测算法。该算法综合运用主轴分析法、自适应阈值法以及较为成熟的灰度图像亚像素边缘检测算法,在去除彩色图像各颜色分量之间相关性的同时,有效地解决了传统算法中阈值难以自动选取以及定位精度较低等问题,具有良好的普遍性和适应性。同时,本算法在对彩色图像进行像素级边缘定位时,将彩色图像按照一定的重叠比例分割成若干个子图像,对每个子图像采用动态阈值,从而很好地保留了图像边缘的细节信息,在一定程度上抑制了噪声对定位结果的影响,为彩色图像亚像素边缘精确定位打下良好的基础。本算法在传统算法的基础上,对传统算法的不足进行改进。实验结果表明,本算法是一种有效的彩色图像亚像素边缘检测算法,在消除噪声的同时,能够保留图像的边缘信息的完整性,从而为实际的图像测量提供了一种行之有效的手段。
【作者】郭丽娜；
【导师】肖锋；
【作者基本信息】西安工业大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】彩色图像；边缘检测；亚像素；向量扩展；精度分析；

【参考文献】
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