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基于最大熵與小波變換的圖像邊緣檢測算法

提出了一種有效的基于最大熵和小波變換的數(shù)字圖像邊緣檢測算法,并用形態(tài)學方法對圖像進行優(yōu)化處理,文中算法不但能夠很好的提取圖像邊緣,同時對經(jīng)典算法提取邊緣后出現(xiàn)的斷續(xù)不完整現(xiàn)象有了很好的改進,還能有效的去除噪聲和偽輪廓,和一些傳統(tǒng)的邊緣檢測算法相比,本算法在細節(jié)豐富和含有噪聲的圖像中應用具有優(yōu)越性,達到了很好的識別邊緣的效果.

作 者:
姜興乾 李星野 賈淑華 JIANG Xing-qian LI Xing-ye JA Shu-hua  
作者單位:
上海理工大學,管理學院,上海,200093 
刊 名:
微電子學與計算機  ISTIC PKU
英文刊名:
MICROELECTRONICS & COMPUTER 
年,卷(期):
2009 26(3) 
分類號:
TP31 
關(guān)鍵詞:
最大熵
  小波變換
  邊緣檢測
  偽輪廓
 
機標分類號:
TP3 TN9 
機標關(guān)鍵詞:
最大熵小波變換圖像邊緣邊緣檢測算法Wavelet TransformMaximum EntropyBasedDigital Image形態(tài)學方法優(yōu)化處理提取數(shù)字圖像去除噪聲經(jīng)典算法有噪聲優(yōu)越性偽輪廓不完整現(xiàn)象識別 
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