一种改进的图像边缘提取算法-论文.pdf

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1、~UmlllV。咖脚L。c恶湘“⋯dB【本文献信患】辛元芳．一种改进的图像边缘提取算法[J]．电视技术，2014，38(15)一种改进的图像边缘提取算法辛元芳(安徽理工大学电气与信息工程学院，安徽淮南2320o1)【摘要】针对强干扰背景下的图像在边缘提取时难以在保留边缘细节的同时抑制噪声的情况，提出一种基于二维经验模态分解(BidimensionalEmpiricalModeDecomposition，BEMD)和互信息(MutualInformation，MI)的图像边缘提取算法。首先通过BEMD对图像信息进行分解，然后对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值，并根据互信息

2、准则，通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号。最后，结合小波变换模极大值和数学形态学两种方法的优点分别对高低频信号进行边缘检测，叠加融合得到图像边缘。．结果表明，此方法提取出的图像边缘连续完整，并保持了边缘的细节特征。【关键词】二维经验模态分解；互信息；边缘提取【中图分类号】TN911．73；TP391．9【文献标志码】AImprovedImageEdgeExtractionAlgorithmXINYuanfang(DepartmentofElectricalandInformationEngineering，AnhuiUniversityofSciencea

3、ndTechnology，AnhuiHuainan232001，China)【Abstract】AnimprovedimageedgoextractionalgorithmispresentedinstronginterferencebackgroundthatbasedonBEMDandmutualinformationell—tropy．Firstly，afterthedecompositionofimagethroughtheBEMDmethod，thetwopartsofhighfrequencyandlowfrequencysignalisgot．Then，theen—e

4、rgyofthedecompositionoftheintrinsicmodecomponentsandthecomponentsoftheenergyentropyiscalculated．AccordingtOthemutualinformationcriterion，thehishandlowfrequencysign~aredistinguishedbythemutualinformationvaluewhichissequentiallycalculatedforadjacentcomponenten—ergyentropy．Finally，combinedwithwav

5、eletmodulmmaximaandmathematicalmorphologymethodofoptimalpoint，theedgedetectionofthehishfre—quencysign~areimplementedrespectively，foldandfusethengotimageedge．Theresultsshowthattheextractionimageedgeiscontinuity，integrityandkeepthedetailcharacteristicsoftheedge．【Keywords】bidimensionalempiricalmo

6、dedecomposition；mutualinformation；edgeextraction节并且会使噪声加强，所以检测到的边缘并理想。近年来1边缘检测简介提出的Log和Canny等边缘检测算子，虽然效果有所改边缘反映了图像像素的不连续性，边缘检测的目标进，但计算量较大，实时性差。后来人们又相继将小波就是要能够检测出局部特征变化剧烈或者不连续的像素变换及数学形态学等理论引入了图像处理中，开辟了边缘点，之后把这些像素点连接在一起构成物体的边界。图像检测的新途径。的边缘包含了很多有价值的边界信息，这些信息对人们进如乔闹生等结合小波变换模极大值的图像边缘检行图像分析与识别有着重大影响

7、，广泛应用于目标识别、测法及改进的灰值数学形态学图像边缘检测两种方法的计算机视觉、图像分割和区域匹配等领域。尤为重要的优点，采用叠加运算进行图像融合最终检测到图像边缘。是，边缘具有一种相对不变性，光线变化可能会影响一个李杰等基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究，区域的外观，但不会改变边缘。因此，近年来，广大学者对提出了一种自适应边缘检测算法，用不同方向与尺寸的结图像边缘检测进行了大量研究。构元素提取图像边缘。刘清等将量子叠加态和信息熵对数字图像检测边缘，通常是把待处