| 一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法 |
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| 引用本文： | 杨昆,张明新,先晓兵,郑金龙,聂盼红. 一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法[J]. 光学技术, 2014, 0(5): 394-398 |
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| 作者姓名： | 杨昆 张明新 先晓兵 郑金龙 聂盼红 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学计算机科学与技术学院;常熟理工学院计算机科学与工程学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61173130) |
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| 摘 要： | 传统边缘检测算子处理结果为边缘锐化的梯度图像,需人为确定阈值获取二值边缘图像,容易造成边缘信息丢失。应用增加了卷积模板的Sobel算子,使用K-means聚类算法基于梯度直方图自适应获取阈值,并分割梯度图像得到二值化边缘,最后对边缘细化与连接。通过使用最大类间方差法检验阈值与边缘检测结果对比分析,该方法自适应梯度阈值定位准确,所得边缘信息丰富度、定位精度、连续性均优于改进Sobel算子,与最佳阈值Canny算子检测结果基本相同,适用于机器视觉均匀稳定照明环境下获取图像的边缘检测。
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| 关 键 词： | 边缘检测 索贝尔 K均值 阈值分割 细化连接 |
An edge detection method based on the Sobel and K-means |
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