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提出一种新的基于Contourlet概率分布的边缘检测算法,首先,对图像Contourlet系数概率分布的混合高斯分布特性进行分析,并建立图像Contourlet系数大小状态的概率模型,同时对基于该模型的图像线状奇异信号进行分离;其次,改进最大类间方差的阈值选取方法,提出一种基于类间距离和类内方差的阈值选取方法,在保证类间距离最大的同时提高了类内聚合度;最后,利用所选阈值对分离的图像线状奇异信号进行二值化处理,并对边缘信息进行提取。实验结果表明,与传统经典边缘检测方法相比,所提出的边缘检测方法在有效