【论文】拉普拉斯边缘检测算法的改进及其在探地雷达中的应用
边缘检测是提取图像特征的重要手段,已在许多领域得到广泛应用。传统拉普拉斯边缘检测算子不具有Sobel和Prewitt等边缘检测算子的图像平滑功能,对噪声的响应敏感,会误将噪声作为边缘。文中通过求解二阶梯度的拉普拉斯变换,得到了拉普拉斯边缘检测算子,探讨了将传统拉普拉斯边缘检测与二维高斯函数结合,通过一维卷积完成改进拉普拉斯边缘检测的优化算法;同时,在已建立的QT-CUDA并行平台上开发完成了改进拉普拉斯边缘检测模块,并集成到探地雷达精细解释软件系统。对实测探地雷达数据进行处理的结果表明:该算法不仅运行效率高,而且在突出有效异常、提高探地雷达目标体的识别能力方面取得实效。
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