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一種改進NormalShrink自適應閾值去噪算法

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  圖像邊緣信息的識別和提取在圖像匹配、模式識別、圖像分割等領域有著重要的應用,其研究長期為學者們所重視。圖像邊緣是指其周圍像素灰度變化的像素的集合,即是二維圖像中的奇異點,在頻域內,邊緣點表現為高頻信號,而噪聲也多為高頻信號,這就給邊緣提取帶來了較大難度。經典圖像處理算法中,圖像邊緣檢測的方法主要有基于微分運算的Sobel算子、Robert算子、Prewitt算子等,但是這些算子在提取邊緣的過程中往往會增大噪聲,因此有學者提出在邊緣提取之前先采取適當的平滑濾波降低噪聲的影響,提出基于最優準則的Canny算子、LOG算子等,取得一定的研究成果。

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