作者：李姗姗; 陈莉; 张永新; 尹化荣; 袁娅婷彩色图像边缘检测四元数susan算子otsu算法局部非极大值抑制
摘要：目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题，将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中，提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述，然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制，以及检测出的边缘较粗等问题，本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值，再对弱边缘点集进行边缘生长，最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向，实现对边缘点的局部非极大值抑制，得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像，与彩色Canny算法、SUSAN算法，及采用单阈值的本文算法进行对比，并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘，且提取的边缘比较连续、细致，漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比，本文算法的品质因数提高了0.012 0，耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法，实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明，该算法能够提高边缘定位精度，对弱噪声具有较好的抑制能力，适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。
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