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基于直方图的感兴趣区图像边缘检测
  • ISSN号:1001-4322
  • 期刊名称:《强激光与粒子束》
  • 时间:0
  • 分类:O439[机械工程—光学工程;理学—光学;理学—物理]
  • 作者机构:[1]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875, [2]交通部公路科学研究院国家智能交通系统技术研究中心,北京100088
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60602035); 国家高技术发展计划项目
中文摘要:

当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域(ROI)的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明:新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。

英文摘要:

The functionality of region-of interest(ROI) image edge detection is very important in applications where certain parts of the image are of higher importance than others.However,at present,most algorithms are designed for the whole image detection,which will affect the ROI edge detection performance.In this paper,an image edge detection algorithm based on ROI extraction is presented.The new algorithm first chooses the ROI partitioning threshold using the proposed histogram modification.Then,it segments the ROI from the whole image according to the new partitioning threshold.Finally,an optimal edge detection operator is selected to complete the ROI edge detection.Experimental results show that the new algorithm can better support the ROI edge extraction than those whole-image detection operators.

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期刊信息
  • 《强激光与粒子束》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川核学会 中国工程物理研究院 中国核学会
  • 主编:张维岩
  • 地址:四川省绵阳市919-805信箱
  • 邮编:621900
  • 邮箱:hplpb@caep.cn
  • 电话:0816-2485753
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4322
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1311/O4
  • 邮发代号:62-76
  • 获奖情况:
  • 原子能技术类核心期刊,国防科工委优秀期刊,四川省优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:15694