排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
传统的Canny边缘检测算法采用高斯滤波会导致图像过度光滑,在梯度幅值计算时仅考虑x方向和y方向会丢失掉重要的边缘信息.此外,采用双阈值法检测和连接边缘时易导致低强度边缘点和噪声点的混淆.针对传统Canny算法的不足,提出了融合数学形态学滤波技术改进的Canny边缘检测算法.融合数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在3×3窗口中心像素的4个方向确定像素点的梯度幅值,最后根据梯度方向的信息检测和连接边缘点.实验结果表明,该算法在对噪声有较高抑制能力的同时,边缘检测的准确性和完整性得到了有效提高. 相似文献
2.
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中存在的待定参数过多且难以选择、循环迭代次数难以确定的缺陷,提出了一种基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法.根据改进的内部活动项和阈值衰减函数初始化模型参数,根据图像特性自适应设置链接强度系数和链接权值矩阵;利用最小Tsallis交叉熵准则确定PCNN循环迭代次数,采用双边带滤波器对分割图像进行滤波,获取最优图像分割结果.仿真实验结果表明,该算法提高了分割后图像的区域一致性、区域对比度、形状测度,缩短了运行时间,改进了图像分割效果. 相似文献
1