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對(duì)于邊緣檢測(cè)中傳統(tǒng) SUSAN（ smallest uniⅳ value segment assimilating nucleus）算法，固定門限會(huì)將非邊緣點(diǎn)劃入核值相似區(qū)（ univalue segment assimilating nucleus，USAN），并經(jīng)過單一閾值判斷，非邊緣點(diǎn)易被誤判為邊緣點(diǎn)，導(dǎo)致算法的低魯棒性。針對(duì)此問題，提出了結(jié)合自適應(yīng)門限算法和閾值選擇策賂的限制型自適應(yīng)算法。首先分析算法優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)USAN特點(diǎn)以及同異側(cè)噪聲容忍度范圍設(shè)置閾值選擇策賂，減少誤判并提高噪聲魯棒性：然后采用與USAN內(nèi)像素值正相關(guān)的自適應(yīng)門限算法，進(jìn)一步增強(qiáng)邊緣檢測(cè)能力。在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像以及不同類型噪聲的經(jīng)典灰度圖中實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng) SUSAN算法和 Canny， Prewitt，‘ Sobel，LoG， roberts等邊緣檢測(cè)算法，該算法在客觀圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)FSIM值，PFoM值和準(zhǔn)確率上均髙于其他算法：而在主觀視覺上，在無噪條件下能夠更好地抑制紋理區(qū)域像素干擾，檢測(cè)邊緣更完整豐富。特別是在大量噪聲干擾導(dǎo)致其他算法均失效的情況下，該算法在抑制噪聲的同時(shí)，仍能有效地檢測(cè)出圖像邊緣。
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