En ny kantdetekteringsteknik som bygger på strukturfunktionskodningsmetoden (TFCM) föreslås. TFCM är ett texturanalyssystem som i allmänhet används i texturbaserade bildsegmenterings- och klassificeringstillämpningar. TFCM omvandlar en ingångsbild till en texturfunktionsbild vars pixelvärden representerar texturinformationen för pixeln i den ursprungliga bilden. Sedan, på grundval av den omvandlade bilden, flera funktioner beräknas som textur deskriptorer. I denna artikel används TFCM på olika sätt för att konstruera en kantdetektor. I synnerhet bör TFCM:s strukturnummer (TFN) beaktas. Med andra ord används TFN-avbildningen för efterföljande processer. Efter att ha fått TFN-bilden används ett enkelt tröskelsystem för att få fram den grova kantbilden. Slutligen används en kantförtunnande procedur för att få de stämda kanterna. Vi utförde flera experiment på en mängd olika bilder och jämförde resultaten med de populära befintliga metoderna som Sobel, Prewitt, Canny och Canny-Deriche edge detektorer. De erhållna resultaten utvärderades kvantitativt med hjälp av Meritkriteriet. De experimentella resultaten visade att vår föreslagna metod förbättrade kantdetektionsprestandan avsevärt. Vi implementerade även den föreslagna kantdetektorn med ett hårdvarusystem. För detta ändamål användes ett programmerbart grindchip. De relaterade simuleringarna utfördes med MATLAB Simulink-verktyget. Både programvara och maskinvaruimplementeringar visade effektiviteten hos den föreslagna kantdetektorn.
Sengur m.fl. REF har föreslagit en ny teknik för edge detection baserad på strukturfunktionskodningsmetoden (TFCM).
A Novel Edge Detection Algorithm Based on Texture Feature Coding
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}