基于知识的边界提取算法

摘要

@@ 1引言rn线状特征的提取,受图象成象过程中的噪声、景物边界不明确、模糊等不利因素的干扰,用各种梯度算子或者某些固定的卷积模板运算后的结果往往是全图遍布边缘.哪怕改换提取时的门限,其结果也往往不是丢失了有用的边界信息,就是有过于杂乱的边缘,增加了其后有用的边界提取的困难.一些实际应用的研究提出了具有针对性的解决方法.如:赵宏宇[1]的按梯度大小分层抽取直线种子,再扩展成直线段的方法.另一些研究利用图象中确定对象的某些特征来指导线性特征的提取[2,3].