基于小波分析的边缘检测技术研究

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1、基于小波分析的边缘检测技术研究摘要：随着数字图像采集技术和处理技术的飞速发展，图像已成为人们获取信息的重要途径，图像的边缘信息反映了图像中最有价值的信息，边缘检测是图像处理和计算机视觉中最重要、最经典的课题之一。边缘检测方法比较多，但这些算法各有自己的特点和特定的应用领域。现在提出一种新的边缘检测算法，该算法以小波分析为基础，通过对原始图像进行小波变换实现边缘检测，具有良好的检测效果。小波变换在空域中分辨率随频率的大小而调节，低频粗疏，高频精密，在小尺度参数的边缘检测算子能够检测出灰度发生的细变化，而大尺度参数

2、的边缘检测算子能够检测出灰度发生的粗变化，使用小波多尺度变换可以更好的检测图像的边缘和细节，能够很好的将信号与噪声分离关键词：边缘检测；小波变换；滤波；检测1引言当今社会可以说已经进入了数字化的信息时代，而占存储空间最大的信息量就是图像，图像中所包含的信息量比所有其他媒体信息量的总和还要多。图像处理简单的说就是把一副图像根据一定的目的变成另一幅经过修改的图像，就是对图像进行加工和处理来满足人们实际需求。边缘是图像的最基本的特征之一。边缘的定义有很多种，常用的定义为：边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域，或者说是

3、指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。它广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间以及区域与区域之间。图像边缘和图像内在物理特性是直接相联系的，所以边缘蕴含着图像的大量的内在信息，也能够反映出目标轮廓的位置。而这些轮廓常常包含着我们在图像处理时所感兴趣目标的重要特征，为人们描述或识别目标以及解译图像提供了重要的特征信息，是图像分割所依赖的重要特征。图像边缘是描述图像最基本、最有意义的特征，故边缘检测是计算机视觉和图像处理领域最经典的研究课题之一，边缘检测的主要目的是对一图像灰度变化进行度量、检测和定

4、位。边缘检测器的工作既要将高频信号从图像中分离出来，又要区分边缘和噪声，准确的标定边缘位置。小波被誉为“数学显微镜”，在时域和频域都有良好的局部特性，以平滑函数的一阶导数作为小波函数对图像进行小波变换，小波系数的模极大值即对应图像的边缘。2图像边缘检测技术图像的边缘是图像的基本特征之一，它包含了图像丰富的内在信息(如方向、阶跃性质与形状等)。边缘检测是图像处理、视觉计算的最基础的内容，它直接决定着高层次的图像处理、计算机视觉处理的成功与否。从噪声中提取图像边界是图像测试与分析的基础，边缘检测效果的好坏对图像特征

5、提取影响很大，是图像预处理的关键一步。由于这些原因使得边缘检测在图像处理、计算机视觉的预处理算法中占有着重要的地位。图像边缘检测主要是对图像灰度变化的度量、检测和定位，自从1959年提出边缘检测以来，经过五十多年的发展历程，已提出许多不同的边缘检测方法。边缘检测的基本思想是先利用边缘增强算子，突出图像局部边缘，然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集合。但是由于噪声、图像模糊等因素，导致检测到的边界可能会有间断情况发生。边缘检测包含以下两项内容：(1)用边缘检测算子求取边缘点集合称为琐细边缘检

6、测。(2)在边缘点集合中，依据某些准则去除伪边缘点，并依据邻域边缘点的性质来填充一些边缘点，将边缘点连接成边缘线。2.1图像边缘检测基本步骤2.1.1滤波边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测方法的性能。去除噪声，但是大部分滤波器在去除噪声的同时也丢失了部分边缘信息，所以去除噪声和增强边缘是边缘检测中的一个矛盾问题，因此边缘增强和降低图像噪声之间需要取得一种平衡。实际应用中图像中不可避免的会含有噪声，既要去除噪声又要尽最大可能的保留

7、边缘的完整性是边缘检测的一个难点。2.1.1增强增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度有显著变化的点突显出来。边缘增强一般都是通过计算梯度幅值来完成的。2.1.3检测确定哪些是边缘点，哪些不是边缘点。在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种条件来判定哪些是边缘点，哪些为非边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值，通过某种方法确定一个临界点即阈值，梯度幅值大于阈值的为边缘点，否则为非边缘点。2.1.4定位如果某一应用场合要求确定

8、边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。原始图像平滑图像增强梯度或含过零点的图像检测边缘点定位边缘位置、方向滤波图1边缘检测的基本步骤在边缘检测算法中，前三个部分用得十分普遍。这是由于大多数场合下，仅仅需要指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置。边缘检测的经典检测方法，是对原始图像中像素的某个邻域来构造边缘检测算子。2.2经