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針對傳統(tǒng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法存在的邊緣分辨率較低、低強度邊緣保護能力較差等問題，提出一種改進的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法。該算法在保持傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)方法優(yōu)點的基礎(chǔ)上引入邊緣方向信息，采用非極大值抑制方法對形態(tài)學(xué)梯度圖像進行細(xì)化處理，利用新的基于方向的檢測和連接方法從中提取邊緣，既提高了檢測出的邊緣的分辨率，又實現(xiàn)了低強度邊緣的保護，同時還獲得了更強的抗噪聲能力。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；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；形態(tài)學(xué)梯度；梯度方向；非極大值抑制
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