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J-GLOBAL ID：201702256060873591   整理番号：17A0170346

適応マルチ方向グレイモルフォロジー画像エッジ検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An algorithm of image edge detection based on adaptive multi-directions gray scale morphology

著者 (6件)： Cao Fengyun (School of Mechanical Engineering, Shandong University of Technology) ,  Li Dongxing (School of Mechanical Engineering, Shandong University of Technology) ,  Zhang Huaqiang (School of Mechanical Engineering, Shandong University of Technology) ,  Du Qinjun (School of Electrical and Electronics Engineering, ShandongUniversity of Technology) ,  Chang Xiaogang (School of Mechanical Engineering, Shandong University of Technology) ,  Ma Lianghui (School of Mechanical Engineering, Shandong University of Technology)
資料名： Guangxue Jishu  (Guangxue Jishu)
巻： 42  号： 3  ページ： 234-238  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2089A  ISSN： 1002-1582  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の多方向グレイモルフォロジーエッジ検出アルゴリズムには,高い計算効率と低効率の欠点があるので,適応ノイズ抑制に基づくマルチ方向グレイモルフォロジー画像エッジ検出アルゴリズムを提案する。画像に含まれるノイズの種類によって、異なるスケールの構造要素を用いて画像に対して分類フィルタリングを行い、ピクセル間のグレー値の変化によってエッジ方向を確定し、相応の方向の構造元素によってエッジ検出を行う。実験結果は,従来の多方向グレイモルフォロジーエッジ検出アルゴリズムと比較して,エッジ再構成の類似性とエッジの信頼性がより高く,端部の連続性がより高く,計算量が低く,実行効率が高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  雑音 ,  *エッジ検出 ,  *画像 ,  連続性 ,  構造要素 ,  再構成 ,  計算量 ,  フィルタリング ,  類似性 ,  画素
準シソーラス用語： 計算効率 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： noise suppressing ,  edge detection ,  gray scale morphology ,  structural elements

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  マルチ ,  グレイ ,  モルフォロジー ,  エッジ ,  検出アルゴリズム