發(fā)布時(shí)間：2020-12-05 02:51

　　針對(duì)含噪齒輪圖像邊緣檢測(cè)中存在的難以有效抑制噪聲和準(zhǔn)確檢測(cè)出更多真實(shí)邊緣等問(wèn)題,將改進(jìn)的Canny算子和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法應(yīng)用到含噪齒輪圖像邊緣檢測(cè)中,提出了一種融合Canny算子和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的含噪圖像邊緣檢測(cè)算法。首先利用了改進(jìn)的Canny算子邊緣檢測(cè),接著運(yùn)用了多尺度多結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè);然后對(duì)兩幅邊緣圖像進(jìn)行了小波分解,得到各層子圖像;最后分別對(duì)子圖像采用了自適應(yīng)加權(quán)融合,并使用小波逆變換重構(gòu)圖像得到了最終的邊緣檢測(cè)圖像。實(shí)驗(yàn)及研究結(jié)果表明:融合算法比單獨(dú)使用改進(jìn)的Canny算子、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去噪效果好、定位精度高、邊緣連續(xù)清晰,并且當(dāng)噪聲濃度升高時(shí)依然具有良好的去噪效果,是一種可行的無(wú)監(jiān)督融合算法。 

【文章來(lái)源】：機(jī)電工程. 2020年07期 第821-825頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

實(shí)驗(yàn)1

實(shí)驗(yàn)2

實(shí)驗(yàn)3

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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