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針對(duì)Roberts算法對(duì)噪聲比較敏感且需要人為指定閾值等問(wèn)題,提出了一種Roberts自適應(yīng)邊緣檢測(cè)方法.利用Roberts算子的基本原理,擴(kuò)充了檢測(cè)方向,再根據(jù)待檢像素周圍的3×3像素鄰域的平均像素灰度值,結(jié)合人眼視覺(jué)特征自適應(yīng)地生成動(dòng)態(tài)閾值,這樣既保留了原Roberts算子的可并行處理、快速運(yùn)算、邊緣較細(xì)等優(yōu)點(diǎn),還對(duì)噪聲有一定的抑制作用.同時(shí),針對(duì)Roberts算法邊緣檢測(cè)相對(duì)粗糙、邊緣細(xì)化效率較低的問(wèn)題,分析和改進(jìn)了原有邊緣細(xì)化算法,即先對(duì)含有噪聲的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),過(guò)濾其偽邊緣,再對(duì)圖像邊緣進(jìn)行細(xì)化處理,從而得到單像素邊緣.實(shí)驗(yàn)比較表明,所提算法能夠自適應(yīng)地生成動(dòng)態(tài)閾值,提高圖像邊緣細(xì)節(jié)信息的提取性能.
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