基于谱聚类的边缘检测算法

• 作者: 张众 徐明 郭新
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 边缘检测 子空间分类
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 83-86,93
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 2809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2018110

摘要

区分高频噪声点和边缘点是提取噪声图像边缘的难点之一,为了得到噪声图像的清晰边缘,提出一种基于谱聚类(spectral curvature clustering,SCC)的边缘检测算法.该方法通过将边缘检测问题转化为分类问题,利用图像边缘点、平滑点和噪声点位于不同子空间的性质,在有效地聚类平滑点和边缘点的同时,SCC能够较好地抑制噪声点.另外,该算法通过编辑聚类标签并将其转换为二值图像,对二值化图像进行简单的处理即可得到图像的边缘,成功地避免了传统算法中的阈值选择问题.相比于传统的边缘检测方法,实验结果证明了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭新	郑州大学信息工程学院	3	18	2.0	3.0
2	张众	郑州大学电气工程学院	4	4	1.0	2.0
3	徐明	中原工学院电子信息学院	1	3	1.0	1.0