多尺度几何分析在图像边缘检测中的应用

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1、摘要摘要边缘是图像的重要特征，其中包含了图像大量的信息。边缘检测的效果将直接影响到图像的分割和模式的识别。传统的图像边缘检测算法大多是基于点的检测算法，只能在很少的几个方向搜索边缘，不能有效地利用图像的几何正则性。多尺度几何分析法能够更好的利用图像的几何正则性。本论文通过对多尺度几何分析中各种变换方法的比较，选择应用Beamlet变换和Wedgelet变换对图像进行处理，研究图像边缘检测的新算法。主要研究工作包括两部分内容：一是基于多尺度几何分析构建图像边缘检测的新算法；二是在嵌入式平台上对新算法进行物理验证，并对算法进行优化。论文在以下方面做了

2、探索性的研究工作：(1)对基于Beamlet变换的线特征提取算法进行改进，形成--幂ee图像边缘检测的新算法。(2)将Wedgelet变换的理论应用到对图像的边缘检测，提出一种基于多尺度Wedgelet变换的图像边缘检测算法。(3)基于TI公司的达芬奇技术，搭建了图像采集、处理及显示的硬件平台。在该平台上对基于Beamlet变换的新算法进行了物理验证。实验结果表明：该新算法边缘检测的效果较好，具有很大的工程应用潜力。(4)在达芬奇平台上，对算法进行了优化，提高了算法的运算速度。基于Beamlet变换和Wedgelet变换的边缘检测新算法，均有较好

3、的边缘检测效果。检测到的边缘线段由若干条Beamlet组成，故边缘中包含位置、方向等信息，便于对车道等目标进行识别。关键词多尺度几何分析；Beamlet变换；Wedgelet变换；边缘检测Ab·stractillAbstractTheedgeisoneofthemostimportantfeaturesinimages，whichcontainslotsofinformation．Theeffectofedgedetectionhasagreatinfluenceonimagesegmentationandpatternrecognition．T

4、hetraditionaloperatorsdetectedgethroughextractingsingularpointsmostly,theseoperatorssearchforedgejustinsomedirectionslimited，whichcallnotusethegeometricalpropertyofimages．TheimageprocessingbasedonmultiscalegeometryanalysecouldmakeuseofthegeometricalpropertyofimagesbeRer．Thebe

5、amletandwedgelettransformofmultiscalegeometryanalyseareselectedtoresearchtheedgedetectionofimages．Themajorresearchesofthispaperareasfollow：thefirstistoproposeoneortwonewedgedetectionalgorithmsbasedonmultiscalegeometryanalyse；anotherworkistocarryoutphysicalverificationonembedd

6、edsystemfornewalgorithms，andoptimizeitonembeddedsystem．Themaincontributionsandcreativeworksofthethesisaresummarizedasfollows：(1)Anewedgedetectionalgorithmisproposedthroughimprovingthealgorithmoflinearfeatureextractionbasedonbeamlettransform．(2)Anothernewedgedetectionalgorithm

7、isproposedbasedonmultiscalewedgelettheory．(3)WebuildupanembeddedsystembasedonDaVincitechnologyofTIcompany,usingthesystemtogatheLprocessanddisplayimages．Thephysicalverificationofnewalgorithmbasedonbeamlettransformiscarryedoutonembeddedsystem．Theexperimentshowsthat：thenewalgori

8、thmhasgoodperformanceonedgeextraction，whichisalsosuitforusinginengin