一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法

• 作者: 先晓兵 张明新 杨昆 聂盼红 郑金龙
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘检测 索贝尔 K均值 阈值分割 细化连接
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 信息光学与图像处理
• 页码范围: 394-398
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

传统边缘检测算子处理结果为边缘锐化的梯度图像,需人为确定阈值获取二值边缘图像,容易造成边缘信息丢失.应用增加了卷积模板的Sobel算子,使用K means聚类算法基于梯度直方图自适应获取阈值,并分割梯度图像得到二值化边缘,最后对边缘细化与连接.通过使用最大类间方差法检验阈值与边缘检测结果对比分析,该方法自适应梯度阈值定位准确,所得边缘信息丰富度、定位精度、连续性均优于改进Sobel算子,与最佳阈值Canny算子检测结果基本相同,适用于机器视觉均匀稳定照明环境下获取图像的边缘检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	先晓兵	常熟理工学院计算机科学与工程学院	35	132	6.0	10.0
2	聂盼红	常熟理工学院计算机科学与工程学院	13	27	3.0	4.0
3	杨昆	中国矿业大学计算机科学与技术学院	7	39	4.0	6.0
5	张明新	中国矿业大学计算机科学与技术学院	32	224	8.0	14.0
7	郑金龙	常熟理工学院计算机科学与工程学院	13	94	6.0	9.0