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期刊信息
  • 中国标准连:ISSN1005-2895
  • 续出版物号: CN 33-1180/TH
  • 主管单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司
  • 主办单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
  • 社  长:刘安江
  • 主  编:黄丽珍
  • 地  址:杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4-711
  • 电子邮件:qgjxzz@126.com
理事单位          MORE>>
刘亚, 张团善, 王恩芝.基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法[J].轻工机械,2022,40(6):52-58
基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法
Color Image Decolorization Algorithm Based on Efficient Edge Detection
  
DOI:10.3969/j.issn.1005 2895.2022.06.009
中文关键词:  边缘检测  灰度化  线性参数模型  像素差值网络  对比度保留
英文关键词:edge detection  decolorization  linear parametric model  pixel difference networks  contrast preserving
基金项目:
作者单位
刘亚, 张团善, 王恩芝 西安工程大学 机电工程学院 陕西 西安710613 
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中文摘要:
      为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征,课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络(pixel difference networks, PiDiNet)实现鲁棒性、准确性的边缘检测,边界点数最多的备选图像所对应的权重则被选为映射函数的最优解,由于引用了像素差值卷积PDC,对边缘信息敏感度增强。实验结果表明:此算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像的细节特征,使得输出图像轮廓清晰且自然,主客观评价均较优。
英文摘要:
      In order to better preserve the original contrast and detail features of color images after decolorization, a color image decolorization algorithm based on efficient edge detection was proposed. Robustness and accuracy edge detection was achieved by using pixel difference networks (PiDiNet) through a series of candidate images generated by the linear parameter model. The weight corresponding to the candidate image with the highest number of boundary points was selected as the optimal solution of the mapping function. Sensitivity to edge information was enhanced due to the introduction of pixel difference convolution (PDC). Experimental results show that compared with other algorithms, the proposed algorithm can preserve the details of original color images bette, and make the outline of the output image clear and natural, and have better subjective and objective evaluation."
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