【摘 要】
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改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金资助项目(10KJD520008);江苏省科技支撑计划(工业)项目(BE2011048);江苏省高校科研成果产业化推进项目(JHB2012-36)
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改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域;2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像;3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘;4)细化边缘;5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。
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