基于Mean Shift聚类的边缘检测方法

被引:8
作者
宋新
罗军
王鲁平
沈振康
机构
[1] 国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
关键词
边缘检测; Mean Shift; 核密度估计; ADM;
D O I
10.15892/j.cnki.djzdxb.2007.01.116
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
噪声图像中的边缘检测是图像处理中一项很困难的任务。基于Mean Shift的图像平滑能够有效地去除图像中的高斯噪声,同时保持图像的边缘,然后通过ADM掩模算法检测边缘。经过实验证明,能够很好地提取图像的边缘,与其他经典方法相比具有比较好的效果。
引用
收藏
页码:366 / 368
页数:3
相关论文
共 7 条
  • [1] A computational approach to edge detection. Canny J. IEEE Trans.on Pattern Analysis and MachineIntelligence . 1986
  • [2] Detecting edges using density value. G.Economou. Electronics Letters . 2004
  • [3] Theory of Edge Detection. D Marr,and E Hildrith. Proc Royal Society of London . 1980
  • [4] A Real-TimeEdge Detector:Algorithm and VLSI Architecture. Fahad M Alzahrani,and Tom Chen. Real Time Imaging . 1997
  • [5] Target tracking in air-borne forward looking infrared imagery. Yilmaz A,Shafique M Shah. Image and Vision Computing . 2003
  • [6] Mean shift:a robustapproach toward feature space analysis. Comaniciu D,and Meer P. IEEETrans.On PAMI . 2002
  • [7] Mean shift,mode seeking,andclustering. Yizong Cheng. IEEE Trans.Pattern Analysis andMachine Intelligence . 1995