基于向量机的边缘检测算法优化研究.pdfVIP

维普资讯 第 27卷第5期 电 子 与 信 息 学 报 、，o1．27N0．5 2005年5月 JournalofElectronics InformationTechnology M ay2005 基于向量机的边缘检测算法优化研究 郑 胜 柳 健 田金文 (华中科技大学图像识别与人工智能研究所 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 武汉 430074) 摘 要：该文利用最小二乘向量机 (LSSVM)对原始图像每一像素的邻域作灰度曲面的最佳拟合，并以径向基核 函数为例导出了图像的梯度算子和零交叉算子。通过梯度和零交叉的综合，实现了边缘的定位和检测，提出了利用 边缘检测性能指标来优化参数的方法 。确定了高斯LSSVM的参数(，力为(7，1)，用所选参数进行了图像边缘检测实 验 。结果表 明，基于支持向量机的边缘检测算法可靠性好、效率高。 关键词：边缘检测，最小二乘 向量机，边缘检测性能评价，参数优化 中图分类号：TN911．73 文献标识码：A 文章编号：1009．5896(2005)05．0717．05 ResearchofSVM -B·asedEdgeDetectionAlgorithm Optimization ZhengSheng LivJian TianJin·wen (StateEducationCommissionKeyLaboratoryforlmageProcessingandIntelligentControl lnst．forPatt．Recog．andArtifInte1．，HuazhongUniv．ofSc~andTech．，Wuhan430074，China) Abstract Inthispaper，theimageintensitysurfacefortheneighborhoodofeverypixeliswel1．fittedbytheLeastSquares SupportVectorMachine(LSSVM)，andthe gradientnadthe zero·crossingoperatorsarededucedfromtheLSSVM with hteRadialBasisFun~ion(Pa3F)kernelfunction，asna example．The decisionismadewhehterapixelisanedgeornot basedonhtecombinationresultsofthe gradientandthe ezro-crossings．Onemehtodusinghteedgedetectionevaluating meritfiguretooptimiez theLSSVM parametersisproposed．The optimalconfigurationofparameters ( ，力f0lrtIle LSSVM withRBFkernelis(7，1)．Withhteselectedprama eters，thecomputeredgedetectionexperimentsarecarriedout． The expe rimentalresultsdemonsrtatehtepropoesdalgorithm isreliablenadefficient． Keywords Edgedetection，LeastSquaresSupportVectorMachine(LSSVM)，Edgedetectionperfomrnaceevaluation， Parameteroptimization