讓T在[0，L-1]范圍內(nèi)依次取值，使得最大的T值則為Otsu算法的最佳閾值。　　

 

　　實驗結(jié)果及分析

　　本文中以小模數(shù)塑料齒輪圖像為原型，通過實驗比較本文算法與傳統(tǒng)Canny算子所做檢測結(jié)果，且以專業(yè)檢測儀器所測結(jié)果對比。

　　由圖(b)與圖(c)、圖(e)與圖(d)可看出，亞像素邊緣更清晰，定位精度也更高，優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測算法。

　　表1、表2為兩種算法的數(shù)據(jù)對比，可見本文算法在精度上有明顯的優(yōu)勢?！　?/p>

 

　　結(jié)論

　　本文設(shè)計了一種亞像素級邊緣算法，并與傳統(tǒng)邊緣檢測算子，Canny算了作了實驗結(jié)果比較，實驗結(jié)果表明，該方法能精確定位圖像邊緣，優(yōu)于傳統(tǒng)方法的邊緣檢測方法，能更好的檢測齒輪圖像的特征，對齒輪檢測有新的進步。

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