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限制型自适应SUSAN边缘检测算法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：zhangShunsheng

【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

【作者】

：

刘丹王运宏

【机构】

：

中国刑事警察学院声像资料检验技术系

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

边缘检测 SUSAN 自适应算法混合噪声 edge detectionSUSANadaptive algorithmmixed noise

【基金项目】

：

中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目(2019YCZD05)

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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

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