基于二维局部均值分解的图像边缘检测算法

• 作者: 余建波 陈思汉
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘检测 二维局部均值分解 多尺度图像分析 Delaunay三角剖分 骨骼化
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 847-855
• 页数: 9页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1507031

摘要

针对二维局部均值分解（bidimensional local mean decomposition，BLMD）中影响算法速度的两个主要因素：自适应搜索窗口和迭代终止条件，提出了优化方法，并在其基础上提出了一种边缘检测算法。该算法采用Delaunay三角剖分得到局部极值点的理想规则化的三角网格，通过网格划分确定相邻极值点及滑动平均窗口的大小，并提出了一种新的BLMD算法迭代收敛条件，通过对人工合成图像以及自然图像的实验，证实了该优化算法与原算法结果非常接近甚至更优，且大幅度提高了计算速度。对BLMD得到的最高频分量进行直方图均衡，将其结果二值化，通过设定阈值剔除其中不连续的细小边缘，通过形态学将其骨骼化，得到最终提取的边缘。与几种典型边缘检测算子的比较实验表明，新算法可以较好地检测出图像边缘，相对于其他边缘检测算子，对于图像中的纹理等细节边缘有着更佳的检测效果；并且得益于BLMD图像多尺度分析的优势，较好地避免了因光照明暗等低频因素产生的假边缘，提取出的边缘更符合视觉上的主观检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余建波	同济大学机械与能源工程学院	64	193	8.0	10.0
2	陈思汉	上海大学机电工程与自动化学院	4	26	4.0	4.0