基于绝对关联度的图像目标边缘提取方法-论文.pdf

《基于绝对关联度的图像目标边缘提取方法-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2014年6月15日现代电子技术Jun．20l4第37卷第l2期ModernElectronicsTechniqueVo1．37NO．12基于绝对关联度的图像目标边缘提取方法花兴艳，吴宗佳(中国人民解放军91550部队94分队，辽宁大连116023)摘要：针对传统边缘检测方法对光学经纬仪实际拍摄的含噪声图像边缘检测效果不理想的问题，将灰色系统理论引入图像边缘检测，通过绝对关联分析与边缘检测算子相结合，提出一种利用二阶微分算子作为参考序列，图像像素作为比较序列，通过计算灰色绝对关联度来检测图像边缘的方法。实验结果表明，该方法与现有方法相比

2、，边缘检测效果更好，检测的边缘清晰、连续，对噪声图像边缘的检测精度较高，抗噪声能力强。关键词：绝对关联度；边缘检测；二阶微分算子；灰色系统中图分类号：TN919—34；TP751．1文献标识码：A文章编号：1004—373X(2014)120070．03ImageedgeextractionbasedonabsolutecorrelationdegreeHUAXing—yan．WUZong-jia(Branch94，Unit9l550ofPLA，Dalian116023，Ckina)Abstract：Sincethetraditiona

3、ledgedetectionmethodscannotgetanidealedgedetectioneffectofthenoisyimagestakenbyopticaltheodolites，thegraysystemtheoryisappliedtotheimageedgedetection，andamethodtodetecttheimageedgebycalculatingthegrayabsolutecorrelationdegreeisproposed，whichcombinestheabsolutecorrelation

4、analysisandedgedetectionoperator，andtakesthesecond—orderdifferentialoperatorasthereferencesequenceandimagepixelsascomparisonsequence．Theexperimentalresultsshowthat，comparedwiththeavailablemethods，thismethodcansuppressthenoiseinterferencemoreeffectively，itsdetectingeffect

5、isbetter，andtheclarityandcontinuityoftheimageedgedetectedbythemethodaremoreidea1．Keywords：absolutecorrelationdegree；edgedetection；second-orderdifferentialoperator；graysystem在对测量图像的研究和应用中，人们往往仅对图像缘，而且容易丢失部分边缘信息，检测出的边缘信噪比中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或前景。低。近年来，每年都有许多新的边缘检测方法出现，为了对图像

6、中的目标进行识别和分析，需要将它们从图通过与新的理论方法相结合，研究探索新的边缘检测方像中分离提取出来，在此基础上再进一步对目标进行测法。例如把遗传算法、灰色系统、小波分析、数学形态学量，从而对图像进行利用。图像的边缘检测是图像分等理论运用到图像边缘检测中，但是由于存在提高边缘割、图像识别、目标区域识别、区域形状提取等图像分析检测精度与降低噪声敏感性之间的矛盾，所以效果都不领域十分重要的基础，目前在机器视觉研究领域已成为尽人意。光学经纬仪是一种通用的高精度角度测量最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地仪器，是飞行器外测的主要测量

7、设备，其使用CCD像机位u。边缘检测主要是对图像的灰度变化进行度量、检获取图像，光照程度、传感器温度及图像传输等是生成测和定位，作为图像处理中的一个重要的研究方向，一图像中大量复杂噪声的主要因素；另外，在对测量图像直是研究的热点和难点。至今已有多种检测方法，由于中目标进行判读时，判读点位的精确定位对测量精度影响很大，以上这些都对测量图像中目标的边界检测提出各种算法的特点和针对性不同，要想得到一种能够广泛了更高的要求。本文针对光学经纬仪实际拍摄的高密适用于各种图像的检测方法是非常困难的。。传统边度复杂噪声图像，探讨了基于灰色系统理论中绝对

8、关联缘检测方法都是通过计算像素邻域内导数来检测边缘分析与边缘检测算子相结合的图像边缘检测算法，实验的，其缺点是抗噪能力差，而且还会加强或放大噪声，所结果表明该方法工程实用性强，对实际混合噪声的抗噪以，在对噪