基于预测的边缘检测方法

王晖; 卢健

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基于预测的边缘检测方法

王晖, 卢健

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2005 > 30(1): 23-26

王晖, 卢健. 基于预测的边缘检测方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(1): 23-26.

引用本文:

王晖, 卢健. 基于预测的边缘检测方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(1): 23-26.

WANG Hui LU Jian, . Boundary Detection Based on Prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(1): 23-26.

Citation:

WANG Hui LU Jian, . Boundary Detection Based on Prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(1): 23-26.

基于预测的边缘检测方法

王晖¹,
卢健¹

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目 (4 0 1710 3 2 )

详细信息

作者简介:
王晖,博士生。研究方向为图像处理与理解。

中图分类号: TP751

Boundary Detection Based on Prediction

WANG Hui LU Jian¹,

¹ School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China)

Funds: 国家自然科学基金资助项目 (4 0 1710 3 2 )

摘要: 提出了一种基于预测的、有一定自适应性的边缘检测方法。介绍了其原理和算法实现过程。通过计算两个相邻像素的灰度值的均值、均方差和梯度来预测下一个像素的灰度值,比较预测值和真实值来判断下一个像素是否是边界点。通过与现有同类算法的比较,证明了该算法的优越性
- 边缘检测 /
- 预测 /
- 自适应
Abstract: This paper presents a self\|adaptive algorithm based on prediction, introduces the theory of the algorithm and gives many examples and comparisons. The algorithm computes the mean and std. diff. of current and previous pixels' density to estimate the next point's density range: if the next point's density falls in the range, it is not a boundary point; otherwise, it may be a boundary point. The results show that the algorithm of image boundary detection is more effective than the others.
- boundary detection /
- prediction /
- self\

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