基于改进高斯—拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法
Noise image edge detection based on improved Gauss-Laplace operator
1. 黄河科技学院 信息工程学院, 郑州 450063
2. 华中科技大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430074
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。
基金项目
国家青年科学基金资助项目(61502432)
河南省科技厅科技攻关计划资助项目(152102210001)
河南省人力资源与社会保障厅博士后项目(2014022)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0183
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2544-2547,2555
文章编号: 1001-3695(2019)08-064-2544-04
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
代文征, 杨勇. 基于改进高斯—拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2544-2547,2555. (Dai Wenzheng, Yang Yong. Noise image edge detection based on improved Gauss-Laplace operator [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2544-2547,2555. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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