基于小波变换图像边缘检测的研究.pdf

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1、《自动化与仪器仪表》2016年第1期(总第195期)基于小波变换图像边缘检测的研究杜航行，黄梓瑜，何佳蓉(西南石油大学电气信息学院，四川成都610500)摘要：基于小波变换的图像边缘检测是一种新的检测图像边缘的方法，具有多分辨率，多尺度的特性。本文采用基于小波变换的模极大值原理，利用不同尺度小波变换后的不同方向上的特性，获取高频信息。再通过小波系数的模极值点与过零点，检测出图像在四个方向上的模极大值，并记录下来，得到图像边缘的位置后，进行比较，得到该位置模的局部最大值。研究结果表明，基于小波变换的图像边缘检测可以较好地检测图像边缘的细节特征，取得了很好的效果。关键词：小波变换

2、；边缘检测；多分辨率；多尺度；模极大值中图分类号：TP391文献标识码：ADOI编码：lO．14016／i．cnki．1001—9227．2016．01．013Abstract：Imageedgedetectionbasedonwavelettmnsfonnisanewmethodfordetectingimageedges，withmulti—resolution，multi—scalefeatures．Inthispaper，thewavelettransfommodulusmaximumprinciplebasedontheuseofpropertiesindif玷re

3、ntdirectionsatd证玷rentscalesonwavelettransformtoobtainhighfkquencvinfo肿ation．Andthmughthemodulusmaximaofwaveletcoemcientandthecrossingpointstodetecttheimageinfourdirectionsofmodulusmaxima，recorddowntogetthepositionofimageedge，thencompare，obtainthelocalmaximumofthelocationmodel-Theresearchres

4、ultsshowthattheimageedgedetectionbasedonwavelettransfornlcanbetterdetecttheimageedgedetailsofthecharacteristicsofgoodresultshavebeenachieved．Keywords：WavelettransfoHn；Edgedetection；Multi—resolution；Multi—scale；Modulusmaximum0引言在图像处理与分析中，边缘检测一直是人们所关注的一个热点。图像分析与理解的第一步，往往是边缘检测，所以目前已经成为机器视觉领域最为

5、活跃的一个研究课题。图像边缘检测技术发展至今，不仅方法颇多，而且能够越来越精确的检测及提取图像边缘信息，使得它能广泛的应用于各个领域，诸如工程、工业生产、农业、军事、医学以及科学研究等。11。许多边缘检测方法已经不负众望得到了许多领域的青睐。这些方法提高了边缘检测的性能，固然有着很好的应用前景。比方说医学影像的降噪、农产品的外观品质检测、煤矿岩层图像边缘检测处理等。但因边缘检测自身的难度，目前的方法大多用于解决某个具体的任务，所以图像边缘提取问题并没有得到比较完美的解决。图像的边缘即瞬态信号或突变点，常常包含很重要的故图像信息。对数字图像信号来说，急剧变化的点即为图像结构的边

6、缘位置。所以说掌握了它，也就掌握了图像的基本特征。由于受到拍摄环境与条件的限制，生成和传输过程中产生的噪声的影响，边缘灰度变化减少，势必影响到边缘的提取，以至于出现伪边缘、漏边缘检测等现象，使得图像中总是夹杂着与目标无关的干扰物-z1。本文基于小波变换，对图像边缘进行检测，在原有算法的基础上进行改进并优化，力图达到正确及精确的目的。小波变换通过压缩与平移对信号进行多尺度分析，是空间与频率域的局部变换，可以有效检索图像边缘信息。1小波变换的图像边缘检测原理旧j小波变换。4。，顾名思义，一种变换分析方法，其最大的特点是通过变换能够充分突出问题的某些方面的特征，因此，小波变换被成功

7、应用到了很多领域，特别是小波变换的离散数字算法在许多问题的变换研究中广泛应用，得到了众多学者的好评。设p(戈，y)为光滑二元函数，满足式(1)与(2)。收稿日期：2015—09—19引入平滑函数(3)，s为尺度因子通常取掣，则有如下定以戈∽=≥口(÷，÷)(3)9：(戈，y)=丝鼍盟=÷妒4[÷，÷](4)9s(戈，y，2—瓦一2了妒【了，了JL4，∥(戈∽塑蔷盟=÷牛7[÷，÷】(5)的二进小波变换有两个分量，如式(6)，埘抓石，y)与训驭戈，y)肭量嗽黝的模，取局部极大值的点对鲫鹕，)暾；唯篡蚓一㈦