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文檔簡介
1、圖像增強和邊緣檢測是圖像處理中的重要內(nèi)容。邊緣蘊含了圖像豐富的內(nèi)在信息，廣泛應(yīng)用于圖像分割和圖像分類中；工業(yè)應(yīng)用中，常見的是矩形和橢圓形邊緣。圖像增強主要是為了提高圖像的質(zhì)量，將圖像中感興趣的部分盡可能突現(xiàn)出來。傳統(tǒng)的圖像增強的方法主要有兩類：空間域法和變換域法?？臻g域法主要是在空間域內(nèi)對像素的灰度值直接運算處理；變換域法是在圖像的某種變換域內(nèi)，對圖像的變換值進行運算。傳統(tǒng)的圖像增強方法在增強圖像的同時，往往會帶來各種程度的失真。以小波
2、分析、Ridgelet分析與Curvelet分析為代表的多尺度分析方法能夠多尺度多角度提取信號特征，往往可在不同尺度上將噪聲和信號明顯地區(qū)分開來，所以它們在圖像去噪和增強方面有很大優(yōu)勢。 本文主要研究了基于多尺度分析的圖像增強問題，研究便于檢測矩形和橢圓形邊緣的圖像增強方法。論文結(jié)構(gòu)如下：第一章介紹圖像增強的基本概念和傳統(tǒng)的圖像增強方法，重點介紹了傳統(tǒng)的圖像增強方法，并分析了傳統(tǒng)的圖像增強方法在在邊緣檢測這個問題上的弱點；第二章
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