一種改進NormalShrink自適應(yīng)閾值去噪算法
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圖像邊緣信息的識別和提取在圖像匹配、模式識別、圖像分割等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用，其研究長期為學(xué)者們所重視。圖像邊緣是指其周圍像素灰度變化的像素的集合，即是二維圖像中的奇異點，在頻域內(nèi)，邊緣點表現(xiàn)為高頻信號，而噪聲也多為高頻信號，這就給邊緣提取帶來了較大難度。經(jīng)典圖像處理算法中，圖像邊緣檢測的方法主要有基于微分運算的Sobel算子、Robert算子、Prewitt算子等，但是這些算子在提取邊緣的過程中往往會增大噪聲，因此有學(xué)者提出在邊緣提取之前先采取適當(dāng)?shù)钠交瑸V波降低噪聲的影響，提出基于最優(yōu)準則的Canny算子、LOG算子等，取得一定的研究成果。
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