小波多尺度下真彩色图像边缘检测

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2011，47（15）25小波多尺度下真彩色图像边缘检测肖锋1，3，周明全2，耿国华1XIAOFeng1，3，ZHOUMingquan2，GENGGuohua11.西北大学可视化技术研究所，西安7101272.北京师范大学信息科学与技术学院，北京1008753.西安工业大学计算机科学与工程学院，西安7100321.InstituteofVisualizationTechnology，NorthwestUniversity，Xi’an710127，China2.SchoolofInformation

2、ScienceandTechnology，BeijingNormalUniversity，Beijing100875，China3.SchoolofComputerScienceandEngineering，Xi’anTechnologicalUniversity，Xi’an710032，ChinaXIAOFeng，ZHOUMingquan，GENGGuohua.Realcolorimageedgedetectionbasedonwaveletmulti-scaleanalysis.ComputerEngineeringandApplications，2011，47（15）：25

3、-28.Abstract：Modernimageedgedetectionmethodrequirestoprovidemorescaleedgeinformationbymakingfulluseofthecolorimage.Awaveletmulti-scalecolorimagesedgedetectionalgorithmisputforward.Toextracttruecolorimageedgein-formation，multi-scalewaveletfeaturetemplateistakentoimplementthethreecomponents（R，G

4、，B）filterpolishingoutputandperformthepolishedimagegradientvectorextensions（VectorExpandGradient，VEG）.Experimentsshowthealgorithmcanef-fectivelyextractthetruecolorimageedgeinformationfromfinelinestoboldlinesindifferentscales.Keywords：realcolorimage；edgedetection；wavelettransform；VectorExpandGr

5、adien（tVEG）；multi-scale；polishing摘要：现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供多尺度下的边缘信息。提出了小波多尺度下彩色图像边缘提取算法，利用小波多尺度特征模板对R、G、B三个分量滤波磨光输出，并对磨光后的图像进行向量扩展梯度（VectorExpandGradient，VEG），提取边缘。实验结果表明：算法能有效地在不同尺度下提取真彩色图像由细到粗的轮廓边缘信息。关键词：真彩图像；边缘检测；小波变换；向量扩展梯度；多尺度；磨光DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.15.007文章编号：100

6、2-8331（2011）15-0025-04文献标识码：A中图分类号：TP391.411前言图像的边缘检测方兴未艾，近年来吸引了众多学者在本领域图像边缘是图像最基本的特征，携带着图像中重要的信进行研究[8-9]。主要是利用小波的模极大进行边缘检测，但是息。彩色图像比灰度图像能够提供更多、更丰富的视觉感这些方法的检测对象只能是针对灰度图像，由于彩色图像与知。因此，对彩色图像的边缘检测的研究更显其重要性。传灰度图像存在的差异性，不能直接将这些方法应用于彩色图统的彩色图像边缘检测主要是将其转换为灰度图像，利用灰 度图像的检测方法进行彩色图像的边缘检测[1-2]，转换过程将像的边缘检测。

7、提出了一种直接在RGB彩色空间中利用小波多尺度特性色彩的不连续性转换成灰度不连续性，丢失了大量有价值的提取真彩色图像边缘的方法，充分利用了图像本身色彩空间信息，使得后续处理只能在灰度图像上进行操作，或者是利用和梯度信息。该方法首先用高斯函数作为小波变换的基函数灰度图像的处理结果再映射到彩色图像，增加处理的复杂程在多个尺度下进行滤波磨光输出，其输出构成小波多尺度特度，影响了检测效果[3]。研究表明[4-5]，彩色图像分析与处理中引征模板；接着在每个尺度下分别对R、G、B三个分量多维