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摘 要：为达到同时提取图像的主要边缘和微弱边缘并有效抑制噪声的目的，该文利用真实图像边缘两侧的灰度渐
4 Z/ J- r$ K' @- p1 `变性，以及边缘点周围灰度梯度的方向一致性好而非边缘点周围灰度梯度的方向一致性差的特点构造了梯度方向和
5 o# R% ~3 u+ S(SGD)指标；并根据该指标提出一种阈值自适应的边缘检测算法。实验表明：梯度方向和在有效提取边缘点的同时& Q2 k5 d7 \3 M+ A, N. Q1 t: @, c: m
能较好地抑制高强噪声；该指标对光照和对比度变化有较强的鲁棒性；将其用于阈值的自适应调节，得到的基于梯# O, D9 n. M& y$ \2 a& X! G
度方向一致性的边缘检测方法能较好地解决兼顾弱边缘检测的同时而不引入噪声干扰的问题。
% ~1 j; J( X! C% L1 v* S0 _: B+ S8 ~, e关键词：边缘检测；梯度方向；一致性；抗噪；自适应阈值8 t0 Q3 A5 R6 F& C- D9 n6 ^+ ~
3 p4 j% }0 B2 G
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附件下载：
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发表于 2021-5-25 09:57
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