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J-GLOBAL ID：201702256804843464   整理番号：17A0346933

形状適応異方性微分フィルタのエッジ検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Edge detection algorithm using shape-adaptive anisotropic differential filter

著者 (2件)： Wang Fuping (National Lab of Radar Signal Processing,Xidian University) ,  Shui Penglang (National Lab of Radar Signal Processing,Xidian University)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 12  ページ： 2876-2883  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 従来のパラメータによって固定された微分フィルタは,画像の異なるタイプのエッジを正確に検出することが難しく,ノイズに敏感であるという欠点があるため,形状適応型異方性微分フィルタに基づくエッジ検出アルゴリズムを提案した。画像の微分自己相関行列を利用して,エッジ画素のタイプを反映する測度基準を構築した。測定と異方性GAUSS方向導関数(ANDD GAUSSIAN DIRECTIONAL DERIVATIVE,ANDD)フィルタの異方性因子間のマッピングを構築し、ANDDフィルタの形状適応制御を実現した。その結果,異なるタイプのエッジの強度マップを正確に抽出することができた。同時に,大規模なANDDフィルタは,エッジ強度マッピングのノイズロバスト性を強化した。実験結果は,雑音がないことを示した。提案したアルゴリズムのエッジ品質因子(FOM)は,CANNYエッジ検出アルゴリズム,GABORベースエッジ検出アルゴリズム,および測度融合に基づくエッジ検出アルゴリズムよりもそれぞれ23.3%,14.5%,および9.5%高い。ノイズがある場合には,それぞれ41.7%,29.7%,12.0%であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  画像 ,  測度 ,  *微分 ,  *アルゴリズム ,  雑音 ,  導関数 ,  *フィルタ ,  適応制御 ,  画素 ,  *異方性
準シソーラス用語： 品質因子 ,  相関行列 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： anisotropic Gaussian ,  auto-correlation matrix ,  edge detection

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  異方性 ,  微分 ,  エッジ ,  検出アルゴリズム