[发明专利]基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法

权利要求书

1.基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法，其特征在于：包括如下步骤，高斯-拉普拉斯算子将高斯平滑滤波器和拉普拉斯算子结合起来，在进行边缘检测之前，先平滑掉噪声；具体地，1)输入图像，图像可以是灰度或彩色图像，选择σ值，用于确定x和y两方向上的高斯核；2)高斯核沿x和y方向生成；3)使用生成的内核对图像执行高斯平滑；4)对生成的高斯平滑进行边缘检测；其中，σ表示平滑刻度。

2.根据权利要求1所述的基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法，其特征在于：利用高斯滤波器来平滑图像，在确定边缘方向之后，应用非最大抑制来追踪边缘的路径并忽略那些不是边缘部分的像素；然后，应用滞后阀值来消除条纹。

3.根据权利要求2所述的基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法，其特征在于：定义t1和t2的两个阈值，应用于图像的梯度大小，且t1＞t2；阈值大于t1的像素被认为是边缘像素，大于t2的像素被推定为边缘像素。

4.根据权利要求1所述的基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法，其特征在于：x和y方向上的高斯核如下式，

其中，

5.根据权利要求1所述的基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法，其特征在于：高斯核的二维表示如下，σ取值为σ＝1.5时，效果最佳。