多尺度边缘检测方法研究

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随着社会的发展,图像的边缘作为人类判别物体的重要依据变得越来越重要。小波分析是一种多尺度分析工具,在大尺度下,聚焦信号的整体轮廓,小尺度下聚焦于信号的精细结构,因而在图像的边缘检测中取得了很好的效果。本文所做的主要工作具体如下:(1)首先详细介绍了小波分析理论基础、基于提升方案的小波变换以及图像边缘检测的理论基础。对传统的边缘检测方法(包括微分法和小波模极大值法)进行了实验分析比较。(2)在基于小波系数尺度间点相关性提取边缘算法分析基础上,针对点相关性的不足,提出了基于区间相关和区域相关的边缘提取算法,有效地弱化了在小波变换过程中产生的偏移的影响。实验表明,该方法更好地检测了图像边缘。(3)从理论上分析比较了二代小波和一代小波的优缺点,利用二代小波的优点给出了双正交小波滤波器的提升过程,并将其运用到图像的边缘检测过程中。实验表明,基于提升小波的边缘检测方法与其他传统方法有一样的效果,但是提升小波具有计算量小、计算速度快和要求存储空间小等诸多优势。
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