基于改进高斯—拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法

• 作者: 代文征 杨勇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 边缘检测 高斯—拉普拉斯 高斯滤波器 噪声图像 峰值信噪比 均方误差
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2544-2547,2555
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0183

摘要

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法.噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理想效果.提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进,并与高斯滤波器相结合,应用高斯滤波器平滑图像,抑制噪声,再基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测.最后,在imagenet数据集中选取了10幅图像进行实验,将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较.评估结果显示,提出的方法所获得的峰值信噪比(PSNR)高于对比算法,而均方误差(MSE)更小.实验结果表明,提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	代文征	黄河科技学院信息工程学院	20	47	4.0	5.0
2	杨勇	华中科技大学计算机科学与技术学院	71	290	8.0	12.0