基于小波變換的邊緣提取對復雜背景目標的探測識別.pdf

1、小波變換在光學信息領域具有廣泛的應用。而把它應用到聯(lián)合相關變換器是一項非常有效的新技術。它可以實現(xiàn)目標的探測、識別以及定位。聯(lián)合相關器不僅識別速度快，而且定位精度高。但實際上，由圖像處理器采集的目標圖像信息含有很多背景噪聲，所以聯(lián)合相關器很難識別目標，所以我們在這里就得借助數(shù)字圖像處理技術，實現(xiàn)目標的相關探測與識別。在數(shù)字圖像處理中，邊緣代表著圖像的最基本特征，邊緣檢測是圖像分析與處理的一種重要手段，而對邊緣提取的好壞將直接影響整個圖像

2、處理和分析的效果。長期以來，人們提出了各種邊緣檢測算法，傳統(tǒng)邊緣檢測方法有Robert、Sobel、Prewitt和Kirsh等算子，它們在進行邊緣檢測時計算量小，但由于邊緣檢測問題固有的復雜性，使這些方法在抗噪性能和邊緣定位方面往往得不到滿意的效果，這主要是因為邊緣和噪聲都是高頻信號，很難在噪聲和邊緣中作取舍。 本文主要討論了運用高斯小波函數(shù)識別復雜背景下目標的應用技術。小波變換具有多分辨率特性，可以極大地增強圖像的信息。在參