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對于邊緣檢測中傳統 SUSAN（ smallest uniⅳ value segment assimilating nucleus）算法，固定門限會將非邊緣點劃入核值相似區（ univalue segment assimilating nucleus，USAN），并經過單一閾值判斷，非邊緣點易被誤判為邊緣點，導致算法的低魯棒性。針對此問題，提出了結合自適應門限算法和閾值選擇策賂的限制型自適應算法。首先分析算法優缺點，根據USAN特點以及同異側噪聲容忍度范圍設置閾值選擇策賂，減少誤判并提高噪聲魯棒性：然后采用與USAN內像素值正相關的自適應門限算法，進一步增強邊緣檢測能力。在標準測試圖像以及不同類型噪聲的經典灰度圖中實驗結果表明，相比于傳統 SUSAN算法和 Canny， Prewitt，‘ Sobel，LoG， roberts等邊緣檢測算法，該算法在客觀圖像評價指標FSIM值，PFoM值和準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域像素干擾，檢測邊緣更完整豐富。特別是在大量噪聲干擾導致其他算法均失效的情況下，該算法在抑制噪聲的同時，仍能有效地檢測出圖像邊緣。
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