基于图像信息测度和极限学习机的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测速度慢和连续性差的缺点,通过构造图像信息测度特征属性,提出一种基于图像信息测度和ELM的图像边缘检测方法,采用度量F作为图像边缘检测的评价指标。研究结果表明,ELM图像边缘边缘检测效果优于LVQ、BP和Sobel算子,图像边缘更加清晰、纹理性较强、连续性好,并且具有较好地抗噪声性能。