文献类型：期刊文章

作　　者：张月圆[1] 曾庆化[1] 刘建业[1] 李一能[1] 刘昇[2]

ZHANG Yue-yuan;ZENG Qing-hua;LIU Jian-ye;LI Yi-neng;LIU Sheng(Navigation Research Center,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106;AVIC Luoyang Electro-optical Equipment Research Institute,Luoyang 471009)

机构地区：[1]南京航空航天大学导航研究中心,南京211106 [2]中航工业洛阳电光设备研究所,洛阳471009

出　　处：《导航与控制》

基　　金：国家自然科学基金(编号:61533008;61603181);中央高校基本科研业务费(编号:NJ20170005;NJ20170010;NS2018021)

年　　份：2019

卷　　号：18

期　　号：1

起止页码：84-90

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题,提出了一种基于Canny的算法架构,结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering, AMF)、大津法(Otsu)以及最大熵法(Maximum Entropy Method,MEM)的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪,从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法,获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测,边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明,本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。

关 键 词：CANNY算法 边缘检测 自适应中值滤波 大津法 最大熵法  

分 类 号：TP391.41]