欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:36568944
大小:2.74 MB
页数:69页
时间:2019-05-12
《小波变换在图像边缘提取中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、西南科技大学硕士学位论文小波变换在图像边缘提取中的应用姓名:张红英申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:吴斌2002.11.1西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要、L图像边缘包含了图像的绝大部分有用信息,所以边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。近几年迅速发展起来的小波变换,由于其具有时频局部化的特性及多尺度性,能敏感地反映突变信号及良好的去噪效果,/因而能准确、有效地确定图象边缘位置,因而是一种理想的边缘提取方法≯本论文研究了利用小波变换进行图像边铁提取的原理和方法
2、,主要作了如下三方面的研究:2/一[首先,研究了小波分解尺度的问题。在分析边缘存在的可能性基础上,给出了一种小波分解尺度的划分策略,提出了一种尺度自适应调整的小波边缘提取算法。实验结果表明,该方法既保留了图像的详细边缘信息,又保留了图像的轮廓,优于一般的小波边缘提取方法。然后,通过对方向小波变换的研究,证明了图像的方向小波变换实际一J.相当于对图像沿各个方向上作投影,而后作一般意义下的一维小波变换。因此它具有传统小波变换所具有的良好时频局部化分析能力和良好的方向分析特性:并提出了利用本身具有方向性的Morlet小波作为图像
3、边缘提取的小波核函数,能提取出一些较复杂的图像的边缘,很好的反映图像的方向性。最后,在研究第二代小波变换的基础上,提出了一种基于提升方案的图像边缘检测算法,并结合图像边缘的方向信息,对上述算法进行改进,提出了基于方向信息的提升方案边缘提取算法,最后通过实验仿真,验证了该算法简单、易实现,且能反映图像的方向性、纹理性并且该算法比传统的边缘.检测算法要快。呔心、关键词‘小波变换;边缘提取;握升方案;方向小波;尺度自适应鞭鸯褥笈夫攀繇士疆突生攀链谂交繁ll翼AbstractImageedgecontainsmuchusefali
4、nformation。anditisveryimportanttopatternrecognition,machinevision,imageanalysisandimagecode。Wavelettransformisakindoftime-frequencyanalysismethodinsignalprocessingandisbecomingmoreandmorepopularduringtheseyears。Itsmultiscaleproperty,localizationbothintimeandfreque
5、ncydomain,sensitivitytotheabruptthangeofsignals,andgoodtodenoisingmakeitanidealwayforedgeextraction.Consequently,thisthesisresearchesthetheoryandmethodsforedgeextractionbasedonwavelettransform,andaehlevethefollowingthreeresults.Thisthesispresentslfirstofall,anadap
6、tivemethodfordeterminingthescalesbasedonpessibili撂ofimageedge.Thismethod霉黼extractmoreedgeinformation。Experimentalresultsshowthatitiseffective.Second,thisthesisintrodueesthedirectionalwavelettransformtheory,presentsanewwayforedgeextractionbasedonMorletdirectionalwa
7、velettransform。It糖魏betterreflectthe谍辫informationofimages。飘鞋鬟
8、魏氆isthesisintroducesliftingscheme.Itisanewwaylnbiorthogonalwaveletconstruction.Thisthesisappliestheideatoimageedgeextraction,andproposes8newedgedetectionalgorithmaboutliftingschemebasedollimagedirectioni
9、nformation.Itshowsthatthismethodcanbetterreflectthe硝馨elnformationofimagesbecausetheybettercorrespondstotheeharacteristiesofimagedirectionandtexture。Comp
此文档下载收益归作者所有