基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究

被引：17

作者：

刘涵

郭勇

郑岗

刘丁

机构：

[1] 西安理工大学自动化与信息工程学院

来源：

电子学报 | 2006年 / 07期

关键词：

最小二乘支持向量机; 多项式核函数; 高斯核函数; 梯度和零交叉算子; 边缘检测性能;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274.4 [];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;

摘要：

本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位.通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能.通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘检测方法是有效的.

引用

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