《表2 边缘检测效果指标评估》

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《自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法》

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本文采用文献[19]的4连通域指数C/A与8连通域指数C/B、文献[20]的品质因素R作为量化指标对图7边缘检测算法处理结果进行定量评价，结果如表2所示。C/A反映提取的边缘像素的连续性，值越小则边缘越连续；C/B反映单个像素边缘所占的比例，值越小则占比越大，越符合单一像素准则；R反映的是理想边缘与实际边缘的距离指数，取手工标注的缺陷边缘为理想图像边缘，值越大则实际边缘越接近理想边缘。从表2中可以看出，本文算法C/A和C/B的值均小于其余四种算法，即本文算法检测可较好地去掉伪边缘和噪声干扰，在去噪和边缘连续性上优于其它四种算法；品质因素R的值均比其余四种算法要大，表明该本文算法提取的缺陷边缘更接近理想边缘。