基于梯度掩模滤波的边缘细化算法

作     者：韩东旭 钟宝江 Han Dongxu;Zhong Baojiang

作者机构：苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2020年第57卷第18期

页      面：174-180页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61572341) 江苏高校优势学科建设工程资助项目 

主　　题：图像处理 边缘检测 边缘细化 梯度掩模 梯度滤波 双阈值法 非极大值抑制 

摘      要：现有的基于卷积神经网络的边缘检测算法,通常可以给出图像中每个像素为边缘的概率,即边缘概率图。针对边缘概率图细化后边缘存在丢失、间断等问题,提出一种基于梯度掩模滤波的边缘细化算法。为了获得高梯度掩模和低梯度掩模,引入基于Canny边缘检测算法的双阈值方法。对于高梯度掩模滤波后的边缘概率图进行增强,并对低梯度掩膜滤波后的边缘概率图进行削弱。最后,对边缘概率图进行非极大值抑制,得到二值的边缘图。实验结果表明,所提的边缘细化算法具有更多的连续边缘,并且更符合单边缘响应准则。