【摘 要】
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针对如何提高图像边缘检测效率的问题,提出1种结合最小二乘支持向量机(LSSVM)和元胞自动机进行图像边缘检测的方法。首先,基于Gauss径向基核和多项式核构建出新的核函数,使得
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院,淮海工学院计算机工程学院
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2006AA04Z108);成都市科技公关计划资助项目(08GGZD089GX-007)
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针对如何提高图像边缘检测效率的问题,提出1种结合最小二乘支持向量机(LSSVM)和元胞自动机进行图像边缘检测的方法。首先,基于Gauss径向基核和多项式核构建出新的核函数,使得LSSVM对图像像素邻域的灰度值能够进行准确的曲面拟合。接着,推导出图像的梯度算子,并与图像灰度值进行卷积得到图像的梯度值。然后,元胞自动机按照所设计的局部规则对梯度值进行演化,实现图像边缘的定位和检测。仿真实验检测出的图像边缘定位准确,而且达到1个像素宽,表明新提出的边缘检测算法是有效的;同时,通过对比分析得知新算法具有比Sobel和Canny算法更高的检测性能。
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