论文摘要
边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,是图像识别中提取图像特征的重要方法。边缘检测技术方面,目前已经有很多算法被提出并可大致分成以下几类：空域微分算子法、小波变换法、神经网络法、分形理论法、模糊检测法、数学形态学法、能量检测法等。而在能量检测法中最经典的是Kass等人提出的Snake模型。虽然传统的Snake模型及一些改进模型在图像处理中已经达到了较好的效果,但具有其自身的缺点：主要是对初始位置敏感需要依赖其他机制将Snake放置在感兴趣的图像特征附近,且难以收敛到凹陷边缘。近数年已有不少改进的算法,例如GVF Snake模型等,改进效果明显,但是这算法也没有完全解决凹陷边缘收敛问题。本文对边缘检测理论和角点算法作了深入的研究,在具体分析各类传统的边缘检测算法的基础上,重点研究了GVF Snake模型和Harris、SUSAN角点检测算法,并在Harris算法基础上改进得到Harris-USAN角点提取算法，最后结合该角点检测和GVF Snake模型得到一个新的算法。最后用MATLAB实现该算法,实验结果表明,新算法比传统的GVF Snake模型有更好的效果。
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