%0 Journal Article
%T 基于梯度幅度直方图和类内方差的边缘提取方法
%A 傅仲良
%A 李　勇
%J 武汉大学学报(信息科学版)
%D 2005
%X ？针对复杂背景中目标边缘提取的问题,提出一种基于梯度幅度直方图和类内方差进行边缘提取的新方法———cagh(clusteralgorithmbasedongradienthistogram)算法。该算法先分析经“非最大梯度抑制”后的梯度幅度直方图的特征,确定边缘集中区域,再通过类内方差确定梯度阈值,并利用该阈值确定边缘。在车牌识别中运用该方法提取复杂背景中的车牌边缘,并与sobel、canny等算法进行了比较。结果表明,cagh算法适应性强、提取效率高,提取的是连通性、独立性好的单像素边缘,有利于后续的特征提取和模式识别。
%K 边缘提取
%K 梯度
%K 类内方差
%K 车牌识别
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract2338.shtml