《表2 不同噪声下边缘定位偏差》

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《红外图像边缘亚像素定位算法研究》

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为更好的模拟由硬件电路噪声、图像背景等干扰引起红外图像边缘模糊的现象，对理想图像添加不同方差的高斯噪声来验证算法的稳定性[16]。表2为添加不同方差高斯噪声与边缘定位偏差之间的数据，其中，σ1，σ2，σ3分别为Sobel算子、灰度矩、Zernike矩算法检测出的边缘点与理想直线边缘点坐标值的均方差，作为算法的定位偏差。由表2数据可以得出，添加同等噪声时，Zernike矩法定位精度最高，随着噪声的增加，三种算法的定位精度均有所降低。这间接说明红外图像边缘检测前，需要选择适当的滤波算法减小噪声干扰，当有效改善噪声干扰时，Zernike矩法可以实现最大程度的边缘定位精度提升。