限制型自适应SUSAN边缘检测算法

作     者：刘丹 王运宏 Liu Dan;Wang Yunhong

作者机构：中国刑事警察学院声像资料检验技术系沈阳110854 

基　　金：中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目(2019YCZD05) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2020年第32卷第6期

页      码：971-978页

摘      要：对于边缘检测中传统SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)算法,固定门限会将非边缘点划入核值相似区(univalue segment assimilating nucleus, USAN),并经过单一阈值判断,非边缘点易被误判为边缘点,导致算法的低鲁棒性.针对此问题,提出了结合自适应门限算法和阈值选择策略的限制型自适应SUSAN算法.首先,分析SUSAN算法优缺点,根据USAN特点以及同异侧噪声容忍度范围设置阈值选择策略,减少误判并提高噪声鲁棒性;然后采用与USAN内像素值正相关的自适应门限算法,进一步增强边缘检测能力.在标准测试图像以及不同类型噪声的经典灰度图中实验结果表明,相比于传统SUSAN算法和Canny, Prewitt, Sobel, LoG, Roberts等边缘检测算法,该算法在客观图像评价指标FSIM值,PFOM值和准确率上均高于其他算法;而在主观视觉上,在无噪条件下能够更好地抑制纹理区域像素干扰,检测边缘更完整丰富.特别是在大量噪声干扰导致其他算法均失效的情况下,该算法在抑制噪声的同时,仍能有效地检测出图像边缘.

主 题 词：边缘检测 SUSAN 自适应算法 混合噪声 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2020.17996

馆 藏 号：203938963...