【摘 要】
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现有的边缘检测方法在含噪图像中的检测性能不佳。针对含噪图像的边缘检测问题,提出了利用引导核改进基于非线性结构张量的含噪图像边缘检测方法。首先,计算含噪图像的张量积。然后,根据图像梯度对张量积进行扩散,图像梯度依赖张量积本身。扩散方程中的扩散矩阵包含张量积,该张量积是通过各向异性的引导核进行空间自适应平均,而不是通过各向同性的高斯核进行平均。最后计算扩散张量积的特征值和特征向量,并基于此检测图像的边
【机 构】
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深圳大学电子与信息工程学院,深圳大学深圳市媒体信息内容安全重点实验室,深圳大学广东省智能信号处理重点实验室
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2019M663068),广东省自然科学基金(2020A1515010563),深圳市科技计划项目(JCYJ20180305124550725)。
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现有的边缘检测方法在含噪图像中的检测性能不佳。针对含噪图像的边缘检测问题,提出了利用引导核改进基于非线性结构张量的含噪图像边缘检测方法。首先,计算含噪图像的张量积。然后,根据图像梯度对张量积进行扩散,图像梯度依赖张量积本身。扩散方程中的扩散矩阵包含张量积,该张量积是通过各向异性的引导核进行空间自适应平均,而不是通过各向同性的高斯核进行平均。最后计算扩散张量积的特征值和特征向量,并基于此检测图像的边缘。将所提方法与基于线性结构张量的边缘检测方法、基于张量梯度扩散的非线性结构张量的边缘检测方法、基于图像
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