基于小波变换的多尺度边缘检测分析解读
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基于小波变换的多尺度边缘检测分析物体的边缘通常存在于目标和背景、目标和目标、区域和区域之间。 能够描绘物体的几何轮廓特征，能够传递多种信息，能够描述物体景象的重要特征，为人们描述或识别目标、解释图像提供有价值的重要特征参数。 这些信息对人们进行高级处理有着重要的影响，包括图像滤波、特征描述和模式识别。 因此，图像的边缘检测在图像处理中显得尤为重要和重要。 自1965年图像边缘检测的概念提出以来，世界上许多学者为图像边缘检测这一领域做出了许多贡献。 经典的边缘检测算法一般基于图像像素的导数关系进行边缘检测，而典型的经典边缘检测算法有Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Sobel算子、Canny算子等一般来说，在数字图像处理中，这些算法基于方形模板。 但这些边缘检测算子都是在一个尺度上对图像进行边缘检测，无法很好地检测图像的局部变化。 小波分析的多分辨率分析特性为边缘检测提供了新的方法，用小波变换对信号进行多分辨率分析非常适合于提取信号的局部特征，在提取图像边缘的同时能有效抑制噪声。
迎新系统
目前，多尺度边缘检测在图像处理领域是一门比较新颖的科目，吸引了众多学者的努力。 多尺度边缘检测算法可在不同尺度因子下进行图像边缘检测，对各尺度上的边缘检测结果进行一系列处理，并根据需要对各尺度因子的处理结果进行综合。 通过融合各个尺度因子下的信息，人们可以得到更符合要求的图像处理结果。 本文以基于小波变换的多尺度边缘检测分析为主轴，简要介绍小波变换与图像处理的基础理论； 简要介绍小波变换单尺度边缘检测； 接下来介绍文章的重要内容：小波变换多尺度边缘检测算法。 本文创造性地构建利用二维图像小波分解多层细节的三种边缘检测方法：的第一种方法是基于小波分解细节的多尺度边缘检测； 第二种方法是基于小波分解细节的多尺度模极大值边缘检测； 第三种方法基于小波分解的细节模极大值和数据融合多尺度边缘检测。高考招生网
然后将这三种算法的检测结果与经典边缘检测算法Canny算法的检测结果进行了比较。 本文的分析结果表明，这三种方法的检测效果各有特色，并不是逐渐改善的关系，这三种方法对图像不同部分的检测效果不同，即图像对像素变化规律的反应不同。 然而，本文提出的小波变换多尺度边缘检测算法可以检测到更多的细节信息，但对于强度变化平滑的部分检测能力稍有不足。【关键词相关文档检索】:计算数学； 小波变换； 多尺度； 边缘检测【作者相关信息检索】:成都理工大学； 计算数学； 卢玉蓉；