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摘要：本发明公开了一种基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法，将ESO同时作为图像噪声滤波算子（滤波器）和微分算子（微分器），具有更高的检测精度和更好的抗噪声能力。采用优化的极点配置方法来选择ESO的增益系数，更有利于保证数值稳定性，更适合滤除图像中的噪声和提高图像边缘检测能力。引入了自适应学习机制，根据梯度大小来调节ESO带宽，根据噪声估计值大小确定噪声点的位置，实现不同噪声强度条件下都能获得良好的边缘检测性。针对图像边缘的形状可能不规则的问题，从多个方位进行边缘检测以获取多方位边缘信息；针对单向微分出现的相位滞后问题，采用双向微分取平均的方法抵消相位滞后的影响，从而提高检测精度。
主权项：1.基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过ESO获得的一阶微分信号来计算待边缘检测图像的梯度，根据梯度来改变ESO的带宽，通过三阶ESO估计的图像灰度变化率的实时值来调整ESO的带宽大小；通过ESO获得的二阶微分信号来估计图像的噪声强度，确定极端的噪声点位置；应用上述ESO从多个方向计算图像像素点的微分，以减少初始方向对边缘位置的影响，通过正反向多方位综合得到图形的梯度，并根据噪声点的位置对图像进行滤波；采用非极大值抑制方法精确定位边缘点，使用双阈值法确定边缘的连线，从而得到最终的边缘图像。
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百度查询： 华南理工大学 基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法
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