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在视觉检测中,为了能够精确地辨识出图像的边缘,在现行算法的基础上设计了一种基于新的滤波方法的Canny边缘检测算法。该滤波算法采用Kalman空间模型代替原高斯函数来平滑图像,以最小均方误差为最佳估计准则,优化滤波后图像质量。并针对滤波过程中存在的漏检误检以及信噪比问题,将分数阶微分掩模应用于最优递推方法中,从而结合了两者的优点,达到相互优化效果。实验表明,该方法对对比度较低的二维数字图像都有很好的效果,在增强图像边缘细节的同时,有效降低了图像中的噪声。