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针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象，提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像，以有效地去除图像中的噪声，然后计算梯度算子的幅值和方向，最后用极大值抑制和高低阂值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明，改进的算法提高了边缘检测准确性，获得比较理想的边缘检测效果。

该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏一致估计。但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。数据要充分多，否则辨识精度下降。模型阶次不宜过高。初始值对辨识结果有较大影响。

王松桂著:广义逆矩阵及其应用 广义逆矩阵的专门教程

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