17、2D扫描线边缘检测与大噪声去除方法的探讨与应用

2D扫描线边缘检测与大噪声去除方法的探讨与应用

在图像处理领域，边缘检测和噪声去除是重要的基础任务。本文将介绍一种名为RIDED - 2D的基于规则的方法，它在处理2D扫描线时具有显著优势，尤其在计算效率和对噪声的鲁棒性方面表现出色。

1. 与其他方法的比较

由于其他方法的大部分细节难以获取，比较主要基于文献中的数据。而且，多数论文未报告关于点数、边数、计算时间等详细评估数据。以下是与其他几种方法在原理、主要步骤、主要操作以及计算复杂度估计方面的定性比较表格：
| 方法 | 原理 | 主要步骤 | 主要操作 | 计算复杂度估计 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| RIDED - 2D | 基于新系数定义对2D扫描线轮廓分类，制定判别准则 | 特征分类、判别准则制定、参数训练、算法集成 | 少量基本算术运算 | 低 |
| 其他方法 | 因数据有限难以详细描述 | | | |

从比较中可以明显看出，RIDED - 2D方法在计算效率上具有突出优势，因为它仅涉及判别准则的少量基本算术运算，计算复杂度极低。

2. 重要改进措施

为了使方法更具实用性和适应性，需要对RIDED - 2D进行一些重要改进，包括操作窗口扩展、参数确定、预处理和后处理。

2.1 操作窗口扩展

在之前的设定中，为简化方法基本原理，操作窗口预设为最小尺寸：大噪声去噪用3点窗口，边缘检测用5点窗口。但在特殊工业应用中，固定大小的窗口可能无法提供足够的鲁棒性和适应性，因此需要扩展窗口大小。

例如，在实际距离图像中，扫描大盲点时可