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針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法存在的邊緣分辨率較低、低強(qiáng)度邊緣保護(hù)能力較差等問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法。該算法在保持傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)方法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上引入邊緣方向信息，采用非極大值抑制方法對(duì)形態(tài)學(xué)梯度圖像進(jìn)行細(xì)化處理，利用新的基于方向的檢測(cè)和連接方法從中提取邊緣，既提高了檢測(cè)出的邊緣的分辨率，又實(shí)現(xiàn)了低強(qiáng)度邊緣的保護(hù)，同時(shí)還獲得了更強(qiáng)的抗噪聲能力。與應(yīng)用較為廣泛的傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)方法及Canny邊緣檢測(cè)方法的比較研究也證明了該算法的有效性。
關(guān)鍵詞：邊緣檢測(cè)；形態(tài)學(xué)梯度；梯度方向；非極大值抑制
關(guān)鍵詞：邊緣檢測(cè)；形態(tài)學(xué)梯度；梯度方向；非極大值抑制
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