基于相对变分的边缘检测

• 作者: 丁友东 徐林 谢志峰 黄东晋
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 相对变分 正则化 细胞神经网络 边缘检测 模板参数
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 在线测试与故障诊断
• 页码范围: 136-141
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4434字
• 语种: 中文

摘要

边缘检测是机器视觉与图像理解中的基础问题,准确地提取轮廓有助于提高后续操作的质量和效率.在深入分析图像纹理结构、噪声及细胞神经网络算法(cellular neural network,CNN)的基础上提出一种基于相对变分正则化的细胞神经网络边缘检测方法.首先采用相对变分正则化的方法将图像的纹理进行平滑,去除纹理以及噪声对边缘提取的影响;然后再用标准的细胞神经网络算法对平滑后的图像进行边缘检测.实验结果表明:算法与Canny、CD-CNN等算法相比,在没有重新设计新的复杂CNN模板参数的情况下,针对具有复杂纹理及含有一定量噪声的图片进行边缘检测,算法能得到更好的检测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁友东	上海大学影视艺术与技术学院	86	368	11.0	13.0
2	黄东晋	上海大学影视艺术与技术学院	24	76	4.0	8.0
3	谢志峰	上海大学影视艺术与技术学院	16	37	3.0	5.0
4	徐林	上海大学影视艺术与技术学院	1	2	1.0	1.0