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针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统 Canny 边缘检测算法的改进算法。 该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在 3×3 邻域内使用 Sobel 算子,额外加入45o、135o方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。 仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。

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《强噪声下改进 Canny 算法的边缘检测》

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文件号：060602

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