| 基于NSCT和KFCM聚类的图像边缘检测方法 |
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| 引用本文： | 吴一全,朱丽,李立.基于NSCT和KFCM聚类的图像边缘检测方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2015(5). |
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| 作者姓名： | 吴一全 朱丽 李立 |
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| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京210016; 江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室，江苏南京210037; 高速铁路线路工程教育部重点实验室，四川成都 610031; 深圳市城市轨道交通重点实验室，广东深圳518060
2. 南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京,210016 |
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| 基金项目： | 江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金资助项目(201313)；高速铁路线路工程教育部重点实验室开放基金资助项目(2014-HRE-01)；深圳市城市轨道交通重点实验室开放基金资助项目(SZCSGD201306)；国家自然科学基金资助项目(61203246，61102131)；江苏高校优势学科建设工程资助项目@@@@sSupported by the Foundation of Jia，the Foundation of Key Laboratory of High-Speed Railway Engineering of the Ministry of Education，the National Natural Science Foundation of China |
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| 摘 要： | 为进一步提高现有图像边缘检测方法的性能,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和核模糊c-均值(KFCM)聚类的图像边缘检测方法.首先通过NSCT将原始图像分解成低频分量和高频分量;然后对含噪声较少的低频分量提取边缘信息,并采用KFCM聚类算法进行聚类得到低频边缘图像,以提高定位精度,而对于边缘细节信息较多的高频分量各个子带,通过模极大值检测边缘以减少伪边缘,丰富图像细节;最后对低频和高频图像边缘进行融合得到完整的边缘.实验结果表明,相比于Canny方法、边缘检测算子与模糊聚类结合的方法、边缘信息与混沌粒子群优化的模糊聚类结合的方法、NSCT域模极大值方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富.
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| 关 键 词： | 图像处理 边缘检测 非下采样Contourlet变换 核模糊c-均值聚类 模极大值 |
Edge Detection of Images Based on NSCT and KFCM |
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| Wu Yi-quan,Zhu Li,Li Li.Edge Detection of Images Based on NSCT and KFCM[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2015(5). |
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| Authors: | Wu Yi-quan Zhu Li Li Li |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image processing edge detection nonsubsampled contourlet transform kernel fuzzy c-means cluste-ring modulus maxima |
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