| 基于类间最大交叉熵的坎尼边界扫描 |
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| 引用本文： | 王卫星,王李平,赖均,李婷婷.基于类间最大交叉熵的坎尼边界扫描[J].电子科技大学学报(社会科学版),2010(3). |
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| 作者姓名： | 王卫星 王李平 赖均 李婷婷 |
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| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院;重庆邮电大学计算机科学与技术学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60873186) |
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| 摘 要： | 分析了传统坎尼边界扫描算法中阈值和高斯滤波器对边缘闭合的影响,首先采用当前像素点8个方向的自适应滤波器代替原有的高斯滤波器对图像进行滤波,得到的梯度图像不会出现过度光滑现象;然后将最大类间交叉熵准则和有关人工智能理论相结合来确定高、低阈值。自适应滤波器是根据当前像素点邻域内的最小方差确定使用的模板,将方差最小的模板的均值设置为当前像素点的灰度值得到滤波后的图像。实验证明,该方法能得到较低的高阈值和较高的低阈值,既避免了引入伪边缘又尽可能多的检测出边缘像素点;同时具有很强的抗噪性。
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| 关 键 词： | 贝叶斯 类间方差 交叉熵 边界扫描 |
Edge Detection Algorithm of Canny Based on Maximum Cross Entropy between-Classes |
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| Abstract: | The analysis of the influence of the thresholds and Gauss filter on edge closure in contraditional Canny algorithm is presented.Firstly image was filtered of eight directions of the current pixel replaced the Gauss filter,there is no over-smoothing pixels in Gradient image;Secondly,combined maximized cross entropy criterion with the relative artificial intelligence theory to obtain the high and low thresholds.The adaptive filter was to setup models in the eight directions around the processing pixel,then de... |
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| Keywords: | Bayesian between class variation cross entropy edge detection |
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