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摘要
针对传统八方向Sobel算子的边缘提取算法对图像的检测效果差、漏检率高等问题，提出一种改进的八方向Sobel算子的图像轮廓提取方法。该方法首先采用高斯滤波算法对图像进行预处理，以减少图像噪声的影响，然后利用八个方向的模板计算各像素点的梯度，并将由各个方向模板提取到的各方向轮廓图像进行加权融合，以获得多个方向上的轮廓信息，最后采用区域生长算法进行后处理，以补充被漏检的边缘信息，从而使得提取到的图像轮廓更精确完整。通过在PyCharm平台上对CCPD数据集中的图片进行实验可知，由该算法提取到的轮廓图像的峰值信噪比（PSNR）为97.45、均方误差（MSE）为27.89和结构相似性（SSIM）为0.231，分别比传统八方向Sobel算子的边缘提取算法提高了54.4%,43.9%和92.2%。实验结果说明，文中改进算法提取的图像轮廓更精确，漏检率更低，整体检测效果更优。
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