基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测
调整结构元素尺度的大小，可以有效抑制噪声并得到理想的边缘检测结果。本文采用改进的形态学梯度算子[12]应用到基于共生矩阵和形态学的检测算法中，得到如下算子：2.4 本文算法的步骤针对在RGB空间中难以有效区分颜色相似性，光照不均匀的彩色图像存在灰度动态范围较低等问题，本文提出一种关于共生矩阵和形态学的边缘检测算法，检测算法描述如下。第一步：首先通过通过共生概率密度函数和累积分分布函数计算得到K个新的灰度级，然后根据式子⑹计算共生直方图均衡后相邻像素之间的空间相关特性，根据式子⑺对图像进行二维共生矩阵直方图均衡彩色图像增强。第二步：进行色彩空间转换，根据已知的RGB分量值，计算H分量、S分量以及I分量。第三步：利用H分量和式⑷以及式⑸计算多尺度边缘EHi（x，y）。其中，Bn为有限个结构元素序列，n为尺度参数。第四步：利用式⑶计算融合后H分量的边缘检测信息EHi（x，y）。当中，权重系数为ai（i=1，2，3…，n），（a）在噪声较小或无的情况下
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