基于外区抑制与马尔可夫模型的轮廓检测

闫超; 张建州; 姜正茂

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.023

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基于外区抑制与马尔可夫模型的轮廓检测

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.023

详细信息

中图分类号: TP391

Contour Detection Based on Surround Inhibition and Markov Model

摘要: 轮廓检测是目标识别的重要前提,为解决复杂纹理自然场景下目标轮廓难以有效检测的问题,该文提出一种新的计算方法。首先,利用旋转不变滤波器快速实现外区抑制;其次,通过集合运算整合不同抑制水平的抑制后响应,得到边缘图;最后,建立基于马尔可夫随机场的轮廓概率模型,赋予每个边缘点一个概率值,选择概率较高的边缘点即得到最终的轮廓输出。定性和定量分析表明,相对于现有算法,新算法的轮廓检测性能显著提升,并具有更好的鲁棒性。
- 轮廓检测 /
- 轮廓概率 /
- 马尔可夫随机场 /
- 旋转不变滤波器 /
- 外区抑制

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基于外区抑制与马尔可夫模型的轮廓检测

刊出日期: 2016-02-15

中图分类号: TP391

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摘要: 轮廓检测是目标识别的重要前提,为解决复杂纹理自然场景下目标轮廓难以有效检测的问题,该文提出一种新的计算方法。首先,利用旋转不变滤波器快速实现外区抑制;其次,通过集合运算整合不同抑制水平的抑制后响应,得到边缘图;最后,建立基于马尔可夫随机场的轮廓概率模型,赋予每个边缘点一个概率值,选择概率较高的边缘点即得到最终的轮廓输出。定性和定量分析表明,相对于现有算法,新算法的轮廓检测性能显著提升,并具有更好的鲁棒性。

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