基于拉普拉斯金字塔分解的多尺度边缘检测

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1、万方数据第34卷第7期2007年7月光电工程0pto—ElectronicEngineering、，01．34．No．7July，2007文章编号：1003—501X(2007)07—0135一06基于拉普拉斯金字塔分解的多尺度边缘检测董鸿燕，王磊，李吉成，沈振康(国防科技大学ATR重点实验室，湖南长沙410073)摘要：边缘表现为图像中具有奇异性点的集合，利用改进的拉普拉斯金字塔分解捕获这些奇异性点，得到各尺度下的带通图像，通过分析，得出分解后的带通图像在边缘处产生零交叉点，构造统计量帮助提取零交叉点，再通过多尺度边缘融合实现多尺度边缘提取。与LOG和caIlny边缘检测的对

2、比实验表明，所建立的算法能够可靠、有效、精确的获得图像的边缘。关键词：奇异性；边缘检测；拉普拉斯金字塔；多尺度中图分类号：TN391．4文献标志码：AMultiscaleedgedetectionbasedonLapIacianpyramidDoNGHong-yan，WANGLei，LIJi—cheng，SHENZhen—kang(爿zR￡口60m幻秒，№打D门口，【砌fw坶妙Q厂D乞屉珊P舰矗门D，p∥，c向口馏s砌410073，c厅f胛口)Abstract：EdgeischaracterizedaSthesingul撕typointsintheimage．L印1aciaIl

3、P彤trIlid(LP)decompositionwasusedtocaptllrethepointsingIllaritiestoobtain也emultiscalebaIld—passimages．Thenitwasanalyzed也at也eobtainedband-passimageswascharacterizedaszerocrossingattheedges．Azemcrossingdetectionalgorithmassistedbycomputingastatistica11damultiscaleedges”thesizingalgorithmwerepmp

4、osedtoimplementmultiscaleedgedetection．Comp眦dwith吐leedgedetectorsofLOG(L印lacianofGaussian)andCanny，t11ealgori伽mcaIldetectedgesofimagesmorereliablya11de凰ctively．Keywords：singuIarity；edgedetection；L印lacianpyramid；multiscale引言图像的边缘定义为周围像素灰度强度不连续的像素点的集合，也就是图像中具有奇异性的像素点的集合。它们携带了图像的重要信息，是图像分割所依赖的最

5、重要的特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征分析的基础。边缘检测是图像处理和计算机视觉领域内最经典的研究课题之一，有较长的研究历史。在过去的十几年里涌现出了大量的边缘检测技术11。圳。最普遍的方法是用平滑图像的一阶微分找到局部最大值(或零交叉点)来检测边缘。如传统边缘检测的R0berts算子、Sobel算子、Prewitt算子、L印lace算子、Kirsch算子等等，它们的共同特点是，在原始图像的边缘处构造图像局部特性的不连续性，选取适当门限，当检测的结果超过门限则认为有边缘存在，再将它们连成边界。这些算子在进行边缘检测时计算量小，但对噪声干扰十分敏感，在结果中常常把噪声当作

6、边缘点检测出来，难以获得满意的结果。1980年Marr和Hildreth¨1提出LOG边缘检测算子(也称Ma蹲子)，是一种公认为效果比较好的方法；1986年Ca衄y瞄1应用最优算子，可以有效地确定信号突变位置，但这两种方法都存在一个尺度选择的问题。小尺度的滤波器对边缘信号敏感，但同样也对噪声敏感；大尺度的滤波器对噪声稳健，却会滤除精细的细节。因此，自然考虑到用多尺度分析的方法来描述和综合边缘结构的多样性。在低分辨率下抑制噪声和细节，快速可靠地识别边缘；在高收稿日期：2006一06_20，收到修改稿日期：2007一05一18基金项目：武器装备预研基金项目(51483020105z

7、s9309)作者简介：董鸿燕(1978一)，女(汉族)，湖北武汉人，博士研究生，主要从事图像处理、自动目标检测与识别等方面的研究工作。E—mail：hydong@nudt．edu．cn万方数据136光电工程第34卷第7期分辨率下精确定位，以得到边缘的真实位置；再由粗到细跟踪边缘，获得图像的实际边缘。1992年Mallat[3】用多尺度思想提出了基于奇异点检测的多尺度边缘检测方法，多尺度检测边缘的方法蓬勃发展起来。现在的文献中一般都是用小波变换来捕获奇异性点【6母J，进行多尺度边缘检测。本文利