K邻近均值滤波下自适应Canny边缘检测提升算法

本文主要探讨了"基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测"这一主题，发表于2011年6月的天津理工大学学报，由刘建林和温显斌两位作者共同完成。Canny边缘检测算法是图像处理领域中的经典方法，用于准确地识别和定位图像中的边缘。然而，原始Canny算法存在一些局限性，比如在平滑滤波过程中可能导致边缘信息丢失，以及阈值选择的固定性可能导致边缘检测结果受噪声影响较大。 作者针对这些问题，提出了一种创新的方法。首先，他们采用了K邻近均值滤波器作为预处理步骤，这种滤波器能够更好地保留图像细节，减少噪声干扰，使得边缘信息更加清晰。K邻近均值滤波器通过考虑像素与其周围邻域像素的相似性，提高了平滑处理的效果，使得后续边缘检测更加精确。 接着，他们将传统的非极大值抑制过程与图像本身的特性结合起来，引入了自适应阈值选择机制。这意味着算法不再依赖于固定的阈值设置，而是根据图像的局部特征动态调整阈值，提高了边缘检测的鲁棒性和准确性。这种方法使得边缘检测不仅边缘连续性更好，而且能够捕捉更多的边缘细节，从而提高了边缘检测的质量。 通过实际的实验验证，新算法显示出显著的优势，边缘检测效果得到了显著提升，同时保持了较高的边缘完整性。这对于许多应用，如图像分割、物体识别和机器视觉等领域都具有重要的意义。因此，这项工作对于改进Canny边缘检测算法在实际场景中的表现具有重要的理论价值和实践意义。 关键词：图像处理；边缘检测；Canny算子；平滑滤波；非极大值抑制。本文的研究成果被归类在计算机科学和技术的T凹91类别，并获得了较高的文献标识码A，表明其学术价值。通过doi:10.3969/j.issn.1673-095X.2011.03.011可以获取原文，进一步了解该领域的深入研究。