基于nsct及改进canny的图像边缘检测

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1、基于NSCT及改进Canny的图像边缘检测付华栋廖一鹏福州大学物理与信息工程学院为进一步提取丰富的图像边缘信息，提出了一种基于非下釆样Contourlet变换(NonsubsampledContourletTransform,NSCT)及改进Canny的图像边缘检测方法。该方法是将图像进行NSCT多尺度分解，得到低频和高频子带。首先对低频子带使用改进Canny算子提取低频轮廓，再使用非线性函数对高频子带信息中各尺度各方向上的系数进行调整，实现边缘增强和噪声抑制，最后将NSCT域尺度内和尺度间的检测结果相

2、融合来得到完整的边缘图像。实验结果表明，相比Sobel、Canny算子和现奋的NSCT边缘检测方法，文中方法具奋更好的边缘检测效果，边缘定位准确、完整、连续、细节丰富。关键词：边缘检测;NSCT;改进Canny;多尺度分解;非线性函数;基金：W家自然科学基金项目(61170147)EdgedetectionofimagesbasedonNSCTandimprovedCannyFuHuadongLiaoYipengCollegeofPhysicsandInformationEngineering,Fuzh

3、ouUniversity:Abstract：Inordertoextractmoreabundantimageedgeinformation,amethodofimageedgedetectionbasedonNonsubsampledContourletTransform(NSCT)andimprovedCannywasproposed.Tnthismethod,theimagewasdecomposedinmultiplescalesbyusingNSCTtoobtainthelowfrequenc

4、ysub-bandandhighfrequencysub-band.Firstly,theimprovedCannyoperatorwasusedtoextractthelowfrequencycontoursforthelowfrequencysub-band，andthenthenonlinearfunctionwasusedtoadjustthecoefficientsinthevariousdirectionsofthehighfrequencysub-bandtorealizetheedgee

5、nhancementandnoisesuppression.Finally，thecompleteedgeimagewasobtainedthroughthefusionofthemeasurementresultsofthesameancldifferentscales.ExperimentalresultsshowthatcomparedwithSobel,CannyandtheexistingNSCTedgedetectionmethod,theproposedmethodhasbetteredg

6、edetectioneffect,andtheedgelocationisaccurate,complete，continuousandrichindetails.Keyword：edgedetection;NSCT;improvedCanny;multi-scaledecomposition;nonlinearfunction;0引言图像边缘其实就是图像中局部区域亮度变化剧烈的部分Ul，是图像中最重要的特征之一，它伍含的目标边界信息可以用于特征提取、目标识别等m。所以国内外很多学者都在研究这个热点问题

7、。经典的图像边缘检测方法有Sobel算子、Carmy算子、LOG算子及Prewitt算子等。这些方法其实是利用图像梯度的极大值或二阶导数过零点值来检测阁像边缘位1。这些传统算子虽简单方便，但在边缘附近会产生较宽的响应声，影响边缘定位的精度m。因为边缘检测过程中存在的复杂性，传统算法在抗噪性能和边缘定位方面还是满足不了复杂实际应用需求。近年来，学者们提出的改进算法不再是基于原来的单一尺度下进行处理，逐渐往多尺度方向发展。NSCT变换是小波变换的新延续，比小波变换具有更强的方向选择性。而且NSCT克服了Co

8、ntourlet变换不具备平移不变性且存在频谱混淆现象的缺点，是一种平移不变、多方向、多尺度的超完备变换。文献［5］提出在NSCT域使用自适应阈值方法进行边缘检测，但这种算法会丢失一部分高频信息。为了能提取到更加丰富的边缘信息，本文提出了一种基于NSCTM变换及改进Canny的图像边缘检测方法。该方法通过对原图像进行NSCT多尺度分解，对所得到的低频和高频子带分别采用不同的方法进行检测，低频使用改进Canny进行检测，高频使用非线性函数进行