【摘 要】
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针对传统SUSAN边缘检测方法要人为根据图像不同对比度反复调整设定阈值,检测结果随机性强、不稳定的缺点,提出了一种自适应生成灰度差阈值的改进SUSAN算法.首先,通过统计的方
【机 构】
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江苏城乡建设职业学院建筑设备系,常州大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学青年基金资助项目（BK20140266）, 江苏省高校自然科学研究面上项目（14KJB210001）, 江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划资助项目（2014FX031）, 常州大学科研启动资助项目（ZMF13020019）
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针对传统SUSAN边缘检测方法要人为根据图像不同对比度反复调整设定阈值,检测结果随机性强、不稳定的缺点,提出了一种自适应生成灰度差阈值的改进SUSAN算法.首先,通过统计的方法来反映相邻像素点灰度的空间分布情况;然后,计算图像的对比度,建立对比度与灰度差阈值的关系;最后,生成自适应的灰度阈值,进行边缘检测.本文算法的实验结果与其他边缘检测算法相比,边缘检测效果更好,并且具有抗噪性能.
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