基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测
图像取平均数值，即；（b）在噪声较大的情况下图像取非平均权重，即。第五步：对于S分量和I分量，同理重复第二、第三、第四步骤，得到S分量和I分量的边缘检测信息。第六步：将图像H分量、S分量、I分量的边缘数据信息进行图像融合统计处理，得到彩色图像边缘。3 仿真实验和分析本文使用的实验环境是MATLAB 7.0，第一步是对本文边缘检测算法进行实验，确保算法正确；第二步，为了保证检测算法的准确性与有效性，将本文算法与文献[10-11]及Sobel算法、Canny算法等几种常见的边缘检测算法进行对比，如图2所示。从图2可知，经典的Sobel算子、Canny算子对噪声比较敏感，不能完整地勾勒图像的边缘；文献[10]与文献[11]优于经典算子，能够较好地抑制噪声，但显得不够清晰平滑；本文算法将噪声过滤较好，所检测的边缘轮廓较为清晰完整。客观来说，用图像峰值信噪比（PSNR）对实验图像进行定量分析，PSNR越大，代表保留的图像信息越多。本文算法和两种传统算法Sobel和Canny以及文献[10-11]共五种算法
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