【摘 要】
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轮廓检测是计算机视觉领域一个重要问题,目标和背景的纹理和噪声的存在让提取轮廓和保存轮廓完整性变得十分复杂。现有的神经生理学和解剖学研究成果,提供了许多轮廓检测的新
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,陕西省语音与图像信息处理重点实验室,陕西师范大学计算机科学学院,现代教学技术教育部重点实验室,陕西省语音与图像信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202153);陕西省语音与图像处理重点实验室开放基金项目(SJ2013002);陕西省青年科技新星项目(2011kjxx17)
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轮廓检测是计算机视觉领域一个重要问题,目标和背景的纹理和噪声的存在让提取轮廓和保存轮廓完整性变得十分复杂。现有的神经生理学和解剖学研究成果,提供了许多轮廓检测的新方法。文中改进了现有的仿生模型,通过对图像进行不同参数的LoG滤波,并将结果赋予不同的权重,然后组合所有结果来抑制纹理,减弱了纹理和背景中的干扰成分对轮廓提取的影响,增强了目标的轮廓边缘,保留了目标轮廓的完整性。实验结果表明,这种方法有效地抑制了纹理,减少了对目标轮廓完整性的破坏,提高了图像的轮廓检测性能。
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