基于灰度图像香农熵的新边缘检测技术
计算机视觉与模式识别
2012-11-13 v1
摘要
边缘检测是图像处理中的一个重要领域。边缘表征物体边界，因此可用于场景中的分割、配准、特征提取和物体识别。在本文中，我们提出了一种利用改进 Baljit 和 Amar 方法的方法，该方法在检测灰度图像边缘时使用香农熵而非评估图像的导数。所提出的方法可以减少边缘检测过程所需的 CPU 时间，且输出图像的边缘检测器质量具有鲁棒性。我们使用标准测试图像、真实世界图像和合成图像，将所提出的边缘检测器的结果与 Baljit 和 Amar 边缘检测方法的结果进行了比较。为了验证结果，我们展示了所提出方法和先前方法的运行时间。据观察，所提出的边缘检测器适用于不同的灰度数字图像。我们从测量的 CPU 时间和边缘检测方法的质量方面展示了所提出技术的性能评估。实验结果表明，所提出的方法比相关的经典方法取得了更好的结果。
引用
@article{arxiv.1211.2502,
title = {New Edge Detection Technique based on the Shannon Entropy in Gray Level Images},
author = {Mohamed A. El-Sayed and Tarek Abd-El Hafeez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.2502},
year = {2012}
}