高温和动态凝固条件下金属图像的纹理和边缘检测（英文）

作者：陈祖国; 李勇刚^*; 陈晓方; 阳春华; 桂卫华

来源：Journal of Central South University (English Edition), 2018, 25(06): 1501-1512.

• 边缘与纹理检测
• GEAF-CCI算法
• DTMLGE算法
• 金属图像

锌锭铸造是一个高温、高粉尘和动态凝固的复杂过程。为了准确地检测该条件下金属图像的边缘和纹理特征,提出了一种基于梯度熵和自适应四阶立方卷积插值的亚像素检测算法(GEAF-CCI)。该方法主要包含3个过程:首先,采用梯度算子从灰度图像中生成梯度图像;然后,采用基于最大局部梯度熵的动态阈值(DTMLGE)算法去区分梯度图像中的边缘和纹理的像素;最后,使用AF-CCI算法根据目标边缘和纹理在不同方向的变化差异对其进行插值计算。实验结果表明,该算法可以减少细节模糊和边缘锯齿现象的产生,提高边缘的定位精度和降低误检率和失检率。