基于方向差異多尺度分析的數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究.pdf

1、邊緣檢測是數(shù)字圖像處理的重要研究課題,在這一領域的主要研究方法有:經典的邊緣檢測算子、小波分析方法、曲面擬合法、數(shù)學形態(tài)學方法等等。本文首先敘述了數(shù)字圖像處理技術和圖像邊緣檢測算法的研究和發(fā)展歷史和現(xiàn)狀,其次又回顧了經典的邊緣檢測算子,然后復習了小波分析理論其邊緣檢測算法,最后提出了更優(yōu)的邊緣檢測算法——基于噪聲與邊緣方向變化差異的小波邊緣檢測算法。至今以來很難做到把噪聲和邊緣真正的區(qū)分開來,邊緣檢測的結果或多或少都會受到噪聲的干擾?？?/p>

2、慮到圖像的邊緣和噪聲的區(qū)別:噪聲在梯度方向和非梯度方向上的幅值變化差異比較小,而真正的邊緣在梯度方向和非梯度方向上的值的變化幅度會比較大,本文提出了基于噪聲與邊緣方向變化差異的小波邊緣檢測算法。考慮到圖像的邊緣和噪聲的區(qū)別:在進行小波變換之后噪聲引起的小波變換的模局部極大值會隨尺度的增加而迅速的減小,但是邊緣引起的小波變換的模的局部極大值隨尺度的變化幅度較小,且小波分析邊緣檢測結果在低分辨率時細節(jié)豐富、噪聲多,在高分辨率時噪聲少、缺乏細