基于图像信息测度和极限学习机的图像边缘检测

• 作者: 夏伟 王晓敏 王萍 马佳艳
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 信息测度 极限学习机 神经网络 边缘检测
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 1926字
• 语种: 中文

摘要

针对传统图像边缘检测速度慢和连续性差的缺点,通过构造图像信息测度特征属性,提出一种基于图像信息测度和ELM的图像边缘检测方法,采用度量F作为图像边缘检测的评价指标.研究结果表明,ELM图像边缘边缘检测效果优于LVQ、BP和Sobel算子,图像边缘更加清晰、纹理性较强、连续性好,并且具有较好地抗噪声性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王萍	河海大学物联网工程学院	91	569	11.0	21.0
2	马佳艳	河海大学物联网工程学院	4	5	2.0	2.0
3	夏伟	河海大学物联网工程学院	3	6	2.0	2.0
4	王晓敏	河海大学物联网工程学院	1	3	1.0	1.0