针对图像边缘提取中存在的断裂、不连续以及定位不准确等问题,本文提出一种新的多算法融合边缘检测方法WAL(Weighted Mean Filtering and Laplace Operator),并使用现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Logic Gate Array,FPGA)进...针对图像边缘提取中存在的断裂、不连续以及定位不准确等问题,本文提出一种新的多算法融合边缘检测方法WAL(Weighted Mean Filtering and Laplace Operator),并使用现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Logic Gate Array,FPGA)进行仿真实现。该算法首先采用加权均值滤波器对图像进行去噪,然后基于扩展的拉普拉斯算子提取边缘特征信息。最后,使用2×2腐蚀膨胀对提取的边缘进行闭操作处理,以弥合边缘断裂,提升细节特征。在多个典型图像上的测试表明,本方法能有效改善边缘轮廓的完整连续性,并提高边缘定位的准确性。展开更多
文摘针对图像边缘提取中存在的断裂、不连续以及定位不准确等问题,本文提出一种新的多算法融合边缘检测方法WAL(Weighted Mean Filtering and Laplace Operator),并使用现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Logic Gate Array,FPGA)进行仿真实现。该算法首先采用加权均值滤波器对图像进行去噪,然后基于扩展的拉普拉斯算子提取边缘特征信息。最后,使用2×2腐蚀膨胀对提取的边缘进行闭操作处理,以弥合边缘断裂,提升细节特征。在多个典型图像上的测试表明,本方法能有效改善边缘轮廓的完整连续性,并提高边缘定位的准确性。
