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針對Roberts算法對噪聲比較敏感且需要人為指定閾值等問題，提出了一種Roberts自適應(yīng)邊緣檢測方法．利用Roberts算子的基本原理，擴充了檢測方向，再根據(jù)待檢像素周圍的3×3像素鄰域的平均像素灰度值，結(jié)合人眼視覺特征自適應(yīng)地生成動態(tài)閾值，這樣既保留了原Roberts算子的可并行處理、快速運算、邊緣較細等優(yōu)點，還對噪聲有一定的抑制作用．同時，針對Roberts算法邊緣檢測相對粗糙、邊緣細化效率較低的問題，分析和改進了原有邊緣細化算法，即先對含有噪聲的圖像進行邊緣檢測，過濾其偽邊緣，再對圖像邊緣進行細化處理，從而得到單像素邊緣．實驗比較表明，所提算法能夠自適應(yīng)地生成動態(tài)閾值，提高圖像邊緣細節(jié)信息的提取性能．
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