【摘 要】
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由于传统基于梯度的方形边缘检测算子包含边缘方向过少(一般为2个或4个方向),因此无法从多分辨率角度检测边缘,进而会丢失其他方向的边缘信息。针对上述问题,提出一种具有多尺度、多分辨率特性的边缘检测算子,称为可变局部边缘模式(Varied Local Edge Pattern,VLEP)算子,并用来提取图像边缘信息。算法主要思路包括,将图像经过高斯滤波器平滑,使用一组或多组VLEP算子与滤波后的图像进
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(No.61671028),北京市自然科学基金面上项目(No.4162018),北京市委组织部“高创计划”青年拔尖人才培养资助项目(No.2014000026833ZK14),北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(No.CIT&TCD201504010),2016 年研究生科研能力提升计划资助项目.
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由于传统基于梯度的方形边缘检测算子包含边缘方向过少(一般为2个或4个方向),因此无法从多分辨率角度检测边缘,进而会丢失其他方向的边缘信息。针对上述问题,提出一种具有多尺度、多分辨率特性的边缘检测算子,称为可变局部边缘模式(Varied Local Edge Pattern,VLEP)算子,并用来提取图像边缘信息。算法主要思路包括,将图像经过高斯滤波器平滑,使用一组或多组VLEP算子与滤波后的图像进行卷积,得到边缘强度,从而获得边缘梯度值,最后设置适当的梯度阈值,对梯度图像进行二值化处理,完成图像的边
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