文献类型：期刊文章

作　　者：李静[1] 陈桂芬[1] 丁小奇[1]

LI Jing;CHEN Gui-fen;DING Xiao-qi(School of Information Technology,Jilin Agricultural University,Changchun Jilin 130118,China)

机构地区：[1]吉林农业大学信息技术学院,吉林长春130118

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：国家星火计划项目(2015GA660004);吉林省重点科技研发项目(20180201073SF)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：371-375

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着机器视觉技术的不断发展,针对经典的Canny算法对图像进行检测与识别时,存在边缘检测效果差、检测准确率低等问题,提出一种基于改进Canny算法的图像边缘检测方法。选取公开数据集图像进行仿真,并将改进后的算法与经典的Canny算法、Soble算子等进行了对比实验和结果评估。从图像边缘检测效果、边缘图像统计结果和算法执行效率三方面对实验结果进行分析后得出,改进后的Canny算法图像边缘信息连续性更强,单边缘响应效果较好,边缘检测效果更优,但算法的执行效率还有待进一步提高。提出的基于改进Canny算法的图像边缘检测方法为图像处理等方面的研究提供了新思路。

关 键 词：机器视觉 图像处理 边缘检测 自适应中值-高斯滤波  

分 类 号：TP391.41]