为提高含噪图像边缘表现度,在分析图像边缘噪声的基础上,通过人工神经网络对噪声进行反馈与识别,获取全部噪声数据,然后对噪声进行滤除。首先,根据图像本身具有的噪声系数特点,对图像边缘信息的类型进行划分;其次,将边缘检测器作为噪声特征的神经元,抗体作为人工神经网络中的神经反馈,对图像边缘信息展开融合输出;最后,实现对图像边缘信息的检测。结果表明:相比于传统算法,含噪图像边缘表现度得以提高,且在检测边缘点数量更多的情况下缩短了检测时间。
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