論文の概要: A Multiscale Gradient Fusion Method for Edge Detection in Color Images Utilizing the CBM3D Filter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14013v2
- Date: Tue, 3 Sep 2024 15:34:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 16:21:29.750984
- Title: A Multiscale Gradient Fusion Method for Edge Detection in Color Images Utilizing the CBM3D Filter
- Title（参考訳）: CBM3Dフィルタを用いたカラー画像のエッジ検出のためのマルチスケールグラディエント融合法
- Authors: Zhuoyue Wang, Yiyi Tao, Danqing Ma, Jiajing Chen,
- Abstract要約: 協調フィルタリングとマルチスケール勾配融合を組み合わせたカラーエッジ検出手法を提案する。
ブロックマッチングと3D(CBM3D)フィルタは、変換領域におけるスパース表現を強化するために使用される。
提案手法は,カラーソベル,カラーキャニー,SE,カラーAGDDよりも優れた耐雑音性,高エッジ品質を有する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.54369283425087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a color edge detection strategy based on collaborative filtering combined with multiscale gradient fusion is proposed. The block-matching and 3D (BM3D) filter are used to enhance the sparse representation in the transform domain and achieve the effect of denoising, whereas the multiscale gradient fusion makes up for the defect of loss of details in single-scale edge detection and improves the edge detection resolution and quality. First, the RGB images in the dataset are converted to XYZ color space images through mathematical operations. Second, the colored block-matching and 3D (CBM3D) filter are used on the sparse images and to remove noise interference. Then, the vector gradients of the color image and the anisotropic Gaussian directional derivative of the two scale parameters are calculated and averaged pixel-by-pixel to obtain a new edge strength map. Finally, the edge features are enhanced by image normalization and non-maximum suppression technology, and on that basis, the edge contour is obtained by double threshold selection and a new morphological refinement method. Through an experimental analysis of the edge detection dataset, the method proposed has good noise robustness and high edge quality, which is better than the Color Sobel, Color Canny, SE and Color AGDD as shown by the PR curve, AUC, PSNR, MSE, and FOM indicators.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,協調フィルタリングとマルチスケール勾配融合を組み合わせたカラーエッジ検出手法を提案する。
ブロックマッチングと3D(BM3D)フィルタは、変換領域におけるスパース表現を高め、デノナイズ効果を達成するのに用いられ、一方、マルチスケール勾配融合は、単一スケールエッジ検出における詳細の欠如を補い、エッジ検出の精度と品質を向上させる。
まず、データセット内のRGB画像を数学的操作によりXYZ色空間画像に変換する。
第2に、スパース画像にカラーブロックマッチングと3Dフィルタを用い、ノイズ干渉を除去する。
そして、2つのスケールパラメータのカラー画像のベクトル勾配と異方性ガウス方向微分を算出し、画素単位で平均化して新しいエッジ強度マップを得る。
最後に、画像正規化および非最大抑圧技術によりエッジ特性が向上し、その上で、二重しきい値選択と新しいモルフォロジー精製法によりエッジ輪郭が得られる。
エッジ検出データセットの実験的解析により,提案手法は高いノイズ頑健性と高エッジ品質を有し,PR曲線,AUC,PSNR,MSE,FOMインジケータで示されるColor Sobel,Color Canny,SE,Color AGDDよりも優れている。
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