计算机工程

作者：王富平, 于俊涛, 张锲石

单位：1. 西安邮电大学 通信与信息工程学院, 西安 710121;2. 中国科学院深圳先进技术研究院, 广东 深圳, 518055

关键词：彩色边缘检测,各向异性高斯,自相关矩阵,奇异值分解,特征融合,方向导数滤波器

基金：国家自然科学基金（61802305）；公安部科技强警基础工作专项（2020GAJC42）。

传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘，而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制，导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题，提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数（ANDD）的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则，以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状，从而准确提取不同类型的边缘特征，采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理，提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上，利用奇异值分解得到最优融合权值，并融合三个通道的ANDD特征，以增强彩色边缘强度。实验结果表明，该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4，与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比，在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。

来源：2022年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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