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视频交通图像自适应阈值边缘检测

肖旺新 张雪 黄卫

肖旺新, 张雪, 黄卫. 视频交通图像自适应阈值边缘检测[J]. 交通运输工程学报, 2003, 3(4): 104-107.
引用本文: 肖旺新, 张雪, 黄卫. 视频交通图像自适应阈值边缘检测[J]. 交通运输工程学报, 2003, 3(4): 104-107.
XIAO Wang-xin, ZHANG Xue, HUANG Wei. Adaptive thresholds edge detection of traffic image[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2003, 3(4): 104-107.
Citation: XIAO Wang-xin, ZHANG Xue, HUANG Wei. Adaptive thresholds edge detection of traffic image[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2003, 3(4): 104-107.

视频交通图像自适应阈值边缘检测

详细信息
    作者简介:

    肖旺新(1975-), 男, 湖南邵阳人, 博士研究生, 从事交通图像处理与识别研究

  • 中图分类号: U495

Adaptive thresholds edge detection of traffic image

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  • 摘要: 应用小波变换对视频交通图像进行边缘检测, 研究了边缘评价指标、尺度对性能指标的影响及自适应阈值边缘检测, 并与经典的边缘检测Sobel算子进行了对比。提出用大尺度滤波器去抑制原图像的噪声, 可靠地识别噪声; 而用小尺度滤波器为图像边缘精确定位, 并构造出紧支二次B样条小波。结果表明, 二次B样条小波边缘检测方法具有计算量小, 抗噪能力和适应能力强, 且有改进余地等优点, 仿真效果也明显好于经典的Sobel算子。

     

  • 图  1  边缘检测流程

    Figure  1.  Edge detection sketch map

    图  2  原图像

    Figure  2.  Original image

    图  3  Sobel算子检测边缘

    Figure  3.  Edge detection of Sobel operator

    图  4  小波自适应阈值检测边缘

    Figure  4.  Adaptive edge detection of wavelet transform

    表  1  离散滤波器离散系数

    Table  1.   Discrete coefficients of discrete filters

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出版历程
  • 收稿日期:  2003-01-28
  • 刊出日期:  2003-04-25

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