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一种基于特征结构的边缘检测方法。

An eigenstructure approach to edge detection.

机构信息

Dept. of Electr. Eng., Minnesota Univ., Minneapolis, MN.

出版信息

IEEE Trans Image Process. 1993;2(3):353-68. doi: 10.1109/83.236532.

DOI:10.1109/83.236532
PMID:18296223
Abstract

A procedure for detecting step edges in noisy signals that does not involve any prefiltering of the data is proposed. It locates step edges in 1-D noisy signals as follows. First, it computes the eigenvectors corresponding to the three smallest eigenvalues of a matrix formed with the discrete Fourier transform of the given data. Next, it estimates the edge locations by finding the local minima in the sum of the spectra of the computed eigenvectors. The technique computes a point edge map for 2-D images by analyzing each row, column, and 45 degrees and 135 degrees diagonal in the image. The computational complexity of the proposed procedure is determined.

摘要

提出了一种在不涉及数据预滤波的情况下检测噪声信号中阶跃边缘的方法。它通过以下方式在一维噪声信号中定位阶跃边缘:首先,它计算由给定数据的离散傅里叶变换形成的矩阵的三个最小特征值对应的特征向量。接下来,通过找到计算出的特征向量的谱的和中的局部最小值来估计边缘位置。该技术通过分析图像中的每一行、每一列以及 45 度和 135 度对角线,为二维图像计算点边缘图。确定了所提出的过程的计算复杂度。

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An eigenstructure approach to edge detection.一种基于特征结构的边缘检测方法。
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