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A Cellular Automata based Optimal Edge Detection Technique using Twenty-Five Neighborhood Model

机译:基于元胞自动机的最优边缘检测技术   二十五邻域模型

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摘要

Cellular Automata (CA) are common and most simple models of parallelcomputations. Edge detection is one of the crucial task in image processing,especially in processing biological and medical images. CA can be successfullyapplied in image processing. This paper presents a new method for edgedetection of binary images based on two dimensional twenty five neighborhoodcellular automata. The method considers only linear rules of CA for extractionof edges under null boundary condition. The performance of this approach iscompared with some existing edge detection techniques. This comparison showsthat the proposed method to be very promising for edge detection of binaryimages. All the algorithms and results used in this paper are prepared inMATLAB.
机译:细胞自动机(CA)是并行计算的常见且最简单的模型。边缘检测是图像处理中的关键任务之一,特别是在处理生物和医学图像中。 CA可以成功地应用于图像处理。本文提出了一种基于二维二十五邻域自动机的二值图像边缘检测新方法。该方法仅考虑空边界条件下边缘提取的CA线性规则。该方法的性能与一些现有的边缘检测技术相比。这种比较表明,所提出的方法对于二值图像的边缘检测非常有前途。本文中使用的所有算法和结果均在MATLAB中编写。

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