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摘要:
针对传统数学形态学边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等问题,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法.该算法在保持传统形态学方法优点的基础上引入边缘方向信息,采用非极大值抑制方法对形态学梯度图像进行细化处理,利用新的基于方向的检测和连接方法从中提取边缘,既提高了检测出的边缘的分辨率,又实现了低强度边缘的保护,同时还获得了更强的抗噪声能力.与应用较为广泛的传统形态学方法及Canny边缘检测方法的比较研究也证明了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 一种改进的数学形态学边缘检测算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 边缘检测 形态学梯度 梯度方向 非极大值抑制
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 173-175
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 3860字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.10.063
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王福利 东北大学信息科学与工程学院 200 3025 30.0 44.0
5 常玉清 东北大学信息科学与工程学院 58 964 16.0 29.0
9 吕哲 东北大学信息科学与工程学院 14 465 9.0 14.0
传播情况
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2020(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
边缘检测
形态学梯度
梯度方向
非极大值抑制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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