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提出了一种基于 函数的图象边缘检测算法.首先提出了正则化的 Shannon 函数, 它是低通滤波器,且其傅立叶变换是无限可微的,接着推导了正则化的 Shannon 函数及其一阶导数的时域和频域公式,研究了正则化的 Shannon 函数及其一阶导数与参数 s和 t 的关系. 然后根据正则化的 Shanno n 函数及其一阶导数, 提出了两种边缘检测算法: 一种是用于精细地检测边缘的 D 算法;另一种是用于从含噪图象中检测边缘的 C 算法. D 算法用正则化的 Shannon 函数的一阶导数检测边缘. C 算法用正则化的 Shannon 函数平滑噪声,用正则化的 Shan-no n 函数的一阶导数检测边缘.最后进行了仿真实验, 仿真实验表明, D 算法的性能由其参数决定, 且该算法优于Sobel 算法和 Prew itt 算法; C 算法优于 Sobel 算法和 Pr ew itt 算法,且与 Canny 算法的性能相当. 总之, 该算法是一种能有效地从无噪声图象中检测细节边缘和从噪声图象中检测边缘的边缘检测算法.
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