小波理论在植物根系图像边缘检测中的应用.pdf

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1、第23卷第1期2010年1月机电产品开笈与钏崭Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProductsVOI．23．NO．1Jan．，2010文章编号：1002—6673(2010)Ol一135-03小波理论在植物根系图像边缘检测中的应用宋文龙．王贞(东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040)摘要：在植物根系的研究中，所提取出的植物根系图像往往噪声较大．而采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果。针对这一问题．本文基于小波理论的知识。

2、提出了运用小波多尺度变换检测植物根系图像边缘的方法。利用一个平滑函数，在不同的尺度下平滑所要检测的图像信号，根据平滑后信号小波变换系数模的一阶或二阶导数找出信号的突变点也即边缘点。一阶导数的极值点对应二阶导数的零交叉点和平滑后信号的拐点。因此可由小波变换模局部极大值检测图像边缘。关键词：植物根系；边缘检测；小波理论；多尺度小波变换中图分类号：TM93文献标识码：Adoi：10．3969／i．issn．1002—6673．2010．01．055ApplicationofWaveletTheoryintheEdgeDete

3、ctionofPlantRootsImageSONGWen—Long。WANGZhell(SchoolofMechatronicsEngineering，NortheastForestryUniversity，HarbinHeilongjiang150040，China)Abstract：Inthestudyofplantroots，duetothenoiseoftheimage，usingthetraditionalimageedgedetectionmethodtodetecttheedgecan’tobtains

4、atisfactoryresults．Therefore，thispaperbasedonwavelettheoryproposestousethemulti—scalewavelettransformtodetecttheedgeofrootsimage．Makeuseofafunction，atdifferentscales，tosmooththeimagesignaltobedetected，andidentifythemutationalpointnamelye电epointaccordingtothefirs

5、t—orderorsecond—orderderivativeofthemodulusofthesignal’swavelettransformcoefficient．Theextremepointofthefirst。。orderderivativecorrespondstothezer01。crossingpointofsecond——orderderivativeandtheturningpointofthesignalsmoothed．Therefore，wecandetecttheeageusingthelo

6、calmaximumofthemodulusofthesignal’Swavelettransform．Keywords：plantroots；edgedetection；wavelettheory；multi—scalewavelettransform0引言图像边缘是图像中灰度值不连续的表现，是图像最基本的特征之一。图像的边缘往往包含了图像的重要信息，找出图像的边缘称为边缘检测Ill。而边缘检测算法则是图像处理问题中的经典技术难题，它的解决对于我们对图像进行高层次的特征描述、识别和理解等有着非常莺要的实用价值。所以人

7、们一直致力于研究和解决如何构造出性质及效果都好的边缘检测算子的问题I“。植物根系图像边缘检测是数字图像处理技术在植物根系研究的应用中重要的内容。在植物根系的研究中，由于提取出的植物根系图像的噪声较大，而采用传统的收稿日期：2009一”一07作者简介：宋文龙(1973-)，男，副教授。主要从事智能控制及检测方向的研究。图像边缘检测算法检测出来的边缘往往无法达到令人满意的效果，因此，我们考虑利用小波变换理论，来提取植物根系图像的边缘轮廓。1小波理论及多尺度小波变换进行边缘检测的原理设中(t)是一平方可积函数，其对应的频域函

8、数为西(∞)，若满足可容许条件：Al‘c中；』。1l冀千：；牛d∞<∞或f二中(t)dt=o则称cD(t)为一个基本小波函数或母小波函数【3】。而图像为二维信号，将二维小波函数巾(x，y)进行伸缩和平移可以得到母小波函数中幽A(x，y)=i1、x-ab,～，卒)其中a,b1，b2ER；a>O。则L2(R2)空间中的二维函数f(x，