基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法提升精度

本篇论文深入探讨了"基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法"，由田春苗和钟志两位作者合作完成，他们在哈尔滨工程大学信息与通信工程学院展开研究。论文针对传统边缘检测算法存在的定位精度低、检测出的边缘较粗糙的问题，提出了一种创新方法。Zernike矩，一种在光学和信号处理领域广泛应用的数学工具，被用于设计新的边缘检测算子。 Zernike矩以其精确的数学特性，能够提高边缘检测的分辨率，特别是对于亚像素级别的细节捕捉。作者通过构建一个7x7的模板系数，将传统的积分算子形式与Zernike矩结合，使其对噪声具有较强的抑制能力，从而在处理图像时有效地减小噪声干扰，提取出更为清晰和准确的边缘信息。这与Sobel算子等传统算子相比，显著提高了边缘检测的精度和定位准确性，尤其是在对抗高噪声环境时的优势更加明显。 田春苗的研究方向集中在图像处理上，而钟志作为副教授则专注于光电检测、光电仪器和光电信号信息处理等领域。他们强调了新算法在边缘检测中的优越性，特别是在定位精度上达到亚像素级别，这意味着检测结果更加细腻，能够捕捉到图像中细微的变化，这对于许多图像分析应用，如图像分割、物体识别等具有重要意义。 论文的关键词包括"Zernike矩"、"亚像素"和"边缘检测"，这些关键词揭示了文章的核心内容和研究焦点。整篇文章可能围绕Zernike矩的理论基础、算法设计、性能评估以及实验结果进行详细介绍，为图像处理领域的研究者提供了一种改进现有技术的新思路。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解如何利用Zernike矩优化边缘检测算法，提高图像处理的质量和效率。