信息测度与支持向量机联合的图像边缘检测算法

本文档探讨了"基于信息测度和支持向量机的图像边缘检测"这一主题，它是一种创新的图像处理技术，旨在提高边缘检测的性能，特别是在面对加性噪声和乘性噪声等复杂图像环境时。作者们结合了信息测度理论和支持向量机（SVM）的强大能力，以设计出一种新的边缘检测算法——信息测度和支持向量机边缘检测方法（Information Measure and Support Vector Machine Edge Detection Method, ISEDM）。 首先，作者们利用数学测度的思想构建了一个专门描述边缘点特征的矢量，这个矢量由三个关键特征成分组成：邻域一致性测度、方向性信息测度和梯度分布。邻域一致性测度评估了边缘点周围像素的一致性，方向性信息测度关注边缘的方向特性，而梯度分布则捕捉边缘在空间上的变化率。这些特征有助于区分边缘区域与其他非边缘区域，增强边缘检测的精确性。 接下来，支持向量机被应用于这个特征矢量数据集中，进行训练和分类。SVM的优势在于其能够在高维空间中找到最优决策边界，即使在小样本情况下也能提供良好的泛化性能。通过这种方式，ISEDM能够有效抑制噪声干扰，保持边缘的细节信息，从而生成更加清晰、锐利的边缘图像。 论文的研究背景可能是在国防科技重点实验室基金项目和航空科学基金项目的资助下进行的，这表明了该工作具有一定的科研价值和实际应用潜力。作者王女士，一位来自西北工业大学计算机科学与工程系的女性硕士研究生，以其在图像处理领域的专业知识，与合作者张艳宁、申家振和刘俊成共同推进了这项前沿技术的研究。 关键词部分提到了"边缘检测"，"信息测度"以及"支持向量机"，这些都是论文的核心概念，表明了论文在图像分析和机器学习领域的重要贡献。整个研究采用了中图分类号TP391.41，表明其属于计算机科学中的图像处理子领域。 该篇论文深入探讨了如何利用信息测度和SVM优化图像边缘检测过程，旨在提升边缘检测的鲁棒性和边缘细节的保留，为图像处理领域的实际应用提供了新的思路和技术支持。