基于小波变换的图像边缘检测.pdf

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1、基于小波变换的图像边缘检测王田田2015年6月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540基于小波变换的图像边缘检测作者姓名王田田学院名称生命学院指导教师李汉军副教授答辩委员会主席唐晓英教授申请学位工程硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月TheResearchontheMethodsofImageEdgeDetectionBasedonWaveletTransformApproachCandidateName：WangTiantianSchoolorDepartment:BiomedicalEngineeringFacul

2、tyMentor:Prof.LiHanjunChair,ThesisCommittee：Prof.TangXiaoyingDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：June，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得

3、北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要在图像处理中图像分割是非常重要的一个环节，其中计算机X射线断层扫描（ComputedTomography,CT）图像分辨率较高，如果通过CT图像一些病理部位和解剖结构被清晰的呈现出来，那么会使医生的诊断结果更加准确，而一幅图像的边缘往往集中了很多重要的信息，通过提取边缘判断病灶大小，了解图像的轮廓以及病变部位的边界是非常重要的，不仅简化对下一步图像分析，对病理的诊断也会容

4、易很多。本文基于小波变换的边缘检测算法提出了三种改进方案，并与传统的边缘检测方法进行比较，证明改进方法的有效性。本文的主要研究内容和创新点如下：（1）首先，对几种传统的边缘检测算子进行仿真和对比研究，分析和总结各自对CT图像进行边缘检测时的优缺点。（2）针对传统的基于小波多尺度分析的图像边缘检测，经常使用单一固定的阈值对图像进行检测，没有考虑整幅图像的模极大值与局部模极大值的分布情况，会使一些弱边缘被忽略，本文采用自适应阈值方法，根据图像边缘自身的特点，动态的设置窗口的大小，实验结果表明改进的算法比固定阈值算法提取到的边缘要清晰一些。（3）基于单一阈值的小波变换

5、边缘检测，微弱边缘将会因为灰度不均匀、噪声等一并被滤除。针对这一问题，在上述算法中用双阈值法代替单阈值，实验结果表明改进算法使得图像边缘连续，同时也能很好地消除噪声。（4）传统的小波变换只能对图像的行和列进行变换，通过定义方向小波，使整幅图像的更多方向可以被检测到，并通过仿真结果可以知道，方向小波变换检测到的边缘更光滑，且抑制噪声的能力更强，能更好的反映边缘信息。关键词：小波变换边缘检测`atrous算法自适应阈值I北京理工大学硕士学位论文AbstractTheimagesegmentationtechnologyplaysanimportantpartinim

6、ageprocessing.ThecomputerX-rayTomography(ComputedTomography,CT)imagehasahighdefinitionresolution,ifthepathologicalandanatomicalstructureispresentedclearlybyCTimportantinformationofanimagetendtofocusontheedge.Wecanestimatethelesionsizebyextractingtheedgeoftheimage,anditisveryimportant

7、tounderstandtheoutlineofthelesionsiteoftheCTimage,notonlythenextimageanalysiswillbesimplified,thepathologicaldiagnosiswillbemuchmoreeasily.Threekindsofimprovededgedetectionalgorithmbasedonwavelettransformisputforwardinthispaper,andcomparingwiththetraditionaledgedetectionmethod,andthe

8、improvedmeth