《表2 SNR评估表：基于Top-Hat-Canny的汽车前视摄像头图像边缘检测方法研究》

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《基于Top-Hat-Canny的汽车前视摄像头图像边缘检测方法研究》

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分别从KITTI数据库中随机选择2幅图像进行仿真实验，分别对加入椒盐噪声和高斯噪声的图像进行滤波去噪仿真实验。计算图像的信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）来评价去噪效果，实验结果见表1和表2。PSNR值越大，代表失真越少；SNR值越大，表示图像质量越高。从表1和表2中可以看出，本文的算法明显优于直接对图像进行小波去噪的方法。