小波變換形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法研究.pdf

1、在圖像處理領(lǐng)域,邊緣檢測屬于低層次圖像處理,但是由于邊緣描述了目標(biāo)最基本的形狀特征,其對解決目標(biāo)識別和圖像理解等高層次圖像處理問題有著非常重要的意義。同時,邊緣檢測又是圖像處理領(lǐng)域中經(jīng)典的技術(shù)難題之一,原因是圖像在成像過程中由噪聲、投影、混合等導(dǎo)致圖像發(fā)生模糊和變形,使得邊緣往往難于檢測。近年來,隨著對尺度空間理論研究的深入,以及一些現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法在圖像處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,更符合人類視覺特征的多尺度檢測方法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法,受到了

2、邊緣檢測領(lǐng)域?qū)W者們的重視。本文重點研究數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與小波多尺度在邊緣檢測中的應(yīng)用。
　　 本文首先介紹了圖像邊緣檢測的定義及傳統(tǒng)的邊緣檢測算子,分析了各種算子的性能和優(yōu)缺點,并進(jìn)行了實驗驗證。其次,詳細(xì)介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)理論、發(fā)展過程以及目前的研究現(xiàn)狀,給出了二值形態(tài)學(xué)和灰度形態(tài)學(xué)的基本算子:腐蝕、膨脹、開運(yùn)算以及閉運(yùn)算,并對全方位形態(tài)學(xué)濾波器進(jìn)行了改進(jìn),重點研究了基于全方位形態(tài)學(xué)濾波器和圓形全方位形態(tài)學(xué)濾波器的邊緣檢測算法,