小波變換在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、小波分析因其在處理非平穩(wěn)信號(hào)中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)而成為信號(hào)處理中的一個(gè)重要研究方向.如今隨著小波理論體系的不斷完善,小波以其時(shí)頻局部化特性與多尺度特性在圖像邊緣檢測(cè)領(lǐng)域中倍受青睞.
   本文在總結(jié)了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子的基礎(chǔ)上,介紹了基于離散小波變換(DWT)的模極大值算法以及多尺度邊緣檢測(cè).由于DWT對(duì)平移敏感,而許多圖像處理的預(yù)處理過(guò)程諸如邊緣檢測(cè)、紋理分析,需要所作的變換至少是近似平移不變的,因此本文探討了平穩(wěn)小波變換(SWT)的平

2、移不變性,并基于SWT,分別用閾值法、模極大值法以及模極大值法與尺度相關(guān)相結(jié)合的算法對(duì)圖像做邊緣檢測(cè),效果優(yōu)于DWT.另外,DWT只能提供水平、垂直及對(duì)角三個(gè)方向的高頻信息,而雙樹(shù)復(fù)小波變換(DT-CWT)能提供±15°,±45°,±75°六個(gè)方向的高頻信息,具有更好的方向選擇性,本文除了用基于DT-CWT的閾值法提取邊緣,還提出了DT-CWT與DWT相結(jié)合的模極大值算法,將雙樹(shù)復(fù)小波變換得到的六個(gè)方向的高頻系數(shù)的平方和開(kāi)根號(hào)得到的值替

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