小波變換在圖像邊緣檢測和降噪中的應用.pdf

1、圖像邊緣包含了一幅圖像的絕大部分主要信息，邊緣的提取在圖像處理和機器視覺中占據(jù)著非常重要的作用。在圖像的獲取、傳輸和存儲過程中往往會因各種原因引入噪聲，因此，如何改進這些圖像的質量，就成為數(shù)字圖像處理中的一個重要任務。小波分析是一種有效的分析工具，近年來隨著小波理論的不斷發(fā)展完善，小波理論已經(jīng)被應用到圖像處理的幾乎所有的分支，如：圖像降噪、邊緣檢測、圖像壓縮、圖像分割等。本文主要研究其在圖像邊緣檢測和降噪領域的應用。 本文對小波

2、變換理論進行了系統(tǒng)的學習、研究與總結，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨分析、小波基構造和二進小波變換，并給出離散二進小波變換的快速分解與重構算法(Mallat算法)等。 本文介紹了傳統(tǒng)的邊緣檢測算法并分析其優(yōu)缺點；重點研究了基于Mallat算法和多孔算法下的小波邊緣檢測，在此基礎上針對多孔算法邊緣檢測提出改進方案，大大降低了算法復雜度；本文還研究了數(shù)字形態(tài)學在邊緣檢測中應用，分別針對邊緣檢測算子和采取的結構元提出改進方案