改进高斯-拉普拉斯算子提升噪声图像边缘检测性能

本文探讨的是"基于改进高斯—拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法"。当前，噪声图像中的边缘检测是一个重要的任务，但现有的梯度算子，包括高斯—拉普拉斯算子，在处理噪声方面存在不足，导致边缘检测效果不理想。为此，研究人员提出了一种创新的方法，通过改进传统的拉普拉斯边缘检测算子，并将其与高斯滤波器结合运用。 首先，他们利用高斯滤波器对图像进行预处理，利用其平滑特性有效地抑制噪声，这一步骤对于边缘检测的准确性至关重要。然后，改进后的拉普拉斯梯度边缘检测器被应用于处理经过高斯滤波的图像，以更准确地识别图像边缘。这种方法的关键在于优化了噪声环境下的边缘检测性能。 实验部分，作者在ImageNet数据集中选择了10幅图像进行了严格的对比测试，将所提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行PSNR（峰值信噪比）和MSE（均方误差）的评估。结果显示，改进的高斯—拉普拉斯算子方法显著提高了边缘检测的清晰度，表现为更高的PSNR值，同时降低了MSE，表明其在处理噪声图像时具有明显的优势。 这项研究的创新之处在于它兼顾了噪声抑制和边缘检测的双重目标，从而在实际应用中提升了噪声图像边缘检测的质量。研究成果对于提高图像处理特别是计算机视觉领域的边缘检测性能具有重要意义，可能被用于诸如图像去噪、图像分割、目标检测等应用场景中。 该论文的核心内容是介绍了一种在噪声环境下增强边缘检测性能的算法，通过结合高斯滤波和改进的拉普拉斯算子，有效地解决了噪声问题，为图像处理领域的噪声图像边缘检测提供了一种新的解决方案。