發(fā)布時間：2020-12-05 02:51

　　針對含噪齒輪圖像邊緣檢測中存在的難以有效抑制噪聲和準確檢測出更多真實邊緣等問題,將改進的Canny算子和數(shù)學形態(tài)學算法應用到含噪齒輪圖像邊緣檢測中,提出了一種融合Canny算子和數(shù)學形態(tài)學的含噪圖像邊緣檢測算法。首先利用了改進的Canny算子邊緣檢測,接著運用了多尺度多結(jié)構(gòu)數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測;然后對兩幅邊緣圖像進行了小波分解,得到各層子圖像;最后分別對子圖像采用了自適應加權融合,并使用小波逆變換重構(gòu)圖像得到了最終的邊緣檢測圖像。實驗及研究結(jié)果表明:融合算法比單獨使用改進的Canny算子、數(shù)學形態(tài)學去噪效果好、定位精度高、邊緣連續(xù)清晰,并且當噪聲濃度升高時依然具有良好的去噪效果,是一種可行的無監(jiān)督融合算法。 

【文章來源】：機電工程. 2020年07期 第821-825頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

實驗1

實驗2

實驗3

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2898729