基于小波变换的图像边缘检测算法

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1、基于小波变换的图像边缘检测算法现学生姓名:XX指导教师:xxx专业班级:电子信息学号:学院:计算机与信息工程学院二〇一五年五月二十日哈尔滨商业大学本科毕业设计(论文)摘要数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础,是图像识别中提取图像特征一个重要方法。目前在边缘检测领域已经提出许多算法,但是提出的相关理论和算法仍然存在很多不足之处,在某些情况下仍然无法很有效地检测出目标物的边缘。由于小波变换在时域和频域都具有很好的局部化特征,并且具有多尺度特征,因此,利用多尺度小波进行边缘检测

2、既能得到良好的抑制噪声的能力,又能够保持边缘的完备。本文就是利用此方法在MATLAB环境下来对数字图像进行边缘的检测。关键词:小波变换;多尺度;边缘检测I哈尔滨商业大学本科毕业设计(论文)AbstractTheboundarydetectionofdigitalimageisnotonlytheimportantfoundationinthefieldofimagesegmentationandtargetareaidentificationandareashapeextraction,butalsoanimporta

3、ntmethodwhichextractimagefeatureinimagerecognition.Rightnow,therearealotofalgorithmsinthefieldofedgedetection,butthesealgorithmsalsohavealotofshotucuts,sometimes,theyarenotveryeffectivetochecktheboundaryofthedigitalimage.Wavelettransformhasagoodlocalizationchara

4、cteristicinthetimedomainandfrequencydomainandmulti-scalefeatures,So,theboundarydetectionofdigitalimagebyusingmulti-scalewaveletcannotonlygetagoodabilitytosuppressnoise,butalsotomaintainthecompletenessoftheedge.ThisarticleistousethismethodintheenvironmentofMATLAB

5、todetecttheboundaryofthedigitalimage.Keywords:wavelettransform;multi-scale;boundarydetection.II哈尔滨商业大学本科毕业设计(论文)目录摘要....................................................................................................................................IAbstract.....

6、............................................................................................................................II1绪论...............................................................................................................................11.1研究

7、背景................................................................................................................11.2图像边缘检测概述................................................................................................21.3边缘检测的现状.............................

8、.......................................................................22传统的边缘检测方法....................................................................................

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