形态学与RCF相结合的唐卡图像边缘检测算法

• 作者: 刘千 史伟 葛阿雷
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 唐卡图像 边缘检测 CNN 形态学边缘检测 RCF网络模型 小波变换
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 196-201,242
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 4059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.06.037

摘要

唐卡图像的内容丰富,纹理信息复杂.边缘检测在唐卡图像分析研究中具有非常重要的意义,因为唐卡图像轮廓含有大量的图像数据信息.数学形态学方法提取的边缘光滑连续,但是对复杂的边缘检测时会存在模糊不清晰的现象[1].卷积神经网络(CNN)可以提取很多高层的、多尺度的信息[2].为此提出的边缘检测方法,用优化的数学形态学算法提取原图像边缘;利用训练的RCF网络模型[3]提取原图像的边缘.根据小波变换的分解与重构原理将以上方法得出的图像边缘融合,从而得到更加完整光滑的图像边缘.实验表明,融合后的图像边缘更加清晰连续,轮廓信息更符合人类的视觉认知,去掉了无效的细节纹理,更有利于唐卡图像后续研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史伟	宁夏大学信息工程学院	10	48	4.0	6.0
2	刘千	宁夏大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0
3	葛阿雷	宁夏大学信息工程学院	2	7	1.0	2.0