Robinson自适应边缘检测：贫富差距原理的应用

"该资源是一篇关于利用贫富差距原理进行图像边缘检测的学术论文，发表于2009年4月的《西安交通大学学报》。文章主要针对Robinson算法在图像边缘检测中的局限性，如运算速度慢和需要人为设定阈值，提出了一种改进的自适应边缘检测算法。" 在图像处理领域，边缘检测是关键步骤之一，它有助于识别图像中的物体边界，从而提取图像的重要特征。Robinson算法是一种经典的边缘检测方法，但其计算效率较低且需要预设阈值，这可能导致对噪声的敏感性和结果的不稳定性。 该论文提出的改进算法基于Robinson算法的基本原理，通过减少算法模板，结合贫富差距的计算方法来确定像素的梯度值。这种方法能更有效地抑制噪声，增强边缘检测的准确性。算法的关键在于，它利用待检测像素3×3邻域内的像素平均灰度值，结合人眼视觉特性，自适应地生成动态阈值，而非依赖人为设定。这样既能保持Robinson算法的并行处理能力和噪声抑制能力，又能提高运算速度和抗噪声性能。 实验结果显示，所提算法在实际应用中能够动态生成适应不同图像条件的阈值，从而优化细节信息的提取和噪声抑制效果。这表明，这种自适应的边缘检测方法对于提升图像处理的性能具有重要意义，特别是在复杂或噪声环境下的图像分析任务中。 关键词涉及到的核心概念包括：图像处理、边缘检测、贫富差距原理以及动态阈值。这些关键词突出了论文研究的主要方向和技术手段，为后续的研究者提供了在图像处理领域进行边缘检测研究的新思路和方法。文章的分类号和文献标志码分别表示其属于计算机科学与技术领域，并被标识为A类文章，意味着它具有较高的学术价值。文章编号则为追踪和引用该论文提供了具体信息。