自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法

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自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法
- An algorithm of image edge detection based on adaptive multi-directions gray scale morphology
- 光学技术 2016年42卷第3期页码：234-238
- 作者机构：
  
  1. 1:山东理工大学机械工程学院
  2. 2:山东理工大学电气与电子工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61175090);山东省自然科学基金(ZR2014EL024);山东省高等学校科技计划项目(J14LN76)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.03.009
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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曹风云, 李东兴, 张华强, 等. 自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法[J]. 光学技术, 2016,42(3):234-238.

An algorithm of image edge detection based on adaptive multi-directions gray scale morphology[J]. 2016, 42(3): 234-238.
曹风云, 李东兴, 张华强, 等. 自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法[J]. 光学技术, 2016,42(3):234-238. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.03.009.

An algorithm of image edge detection based on adaptive multi-directions gray scale morphology[J]. 2016, 42(3): 234-238. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.03.009.

针对传统的多方向灰度形态学边缘检测算法存在计算量大、效率低的缺点

提出了一种基于自适应噪声抑制的多方向灰度形态学图像边缘检测算法。根据图像所含噪声的种类

采用不同尺度的结构元素对图像进行分类滤波

再根据像素点间灰度值的变化确定边缘方向

由相应方向的结构元素进行边缘检测。实验结果表明

与传统的多方向灰度形态学边缘检测算法相比

检测到的边缘重构相似度和边缘置信度更高

边缘连续性更强

且计算量低

运行效率高。

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