基于小波變換的圖像邊緣檢測(cè)模型研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文研究圖像邊緣檢測(cè)技術(shù),利用小波變換,并結(jié)合奇異值分解,局部二值模式各自的優(yōu)點(diǎn),建立新的圖像邊緣檢測(cè)模型。主要的工作有:
　　第一章主要概述了研究圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)的背景及意義,國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)。
　　第二章簡(jiǎn)要概述了小波分析的發(fā)展歷程和小波邊緣檢測(cè)的相關(guān)理論,并且從小波的角度解釋一些經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子。
　　第三章針對(duì)傳統(tǒng)圖像邊緣檢測(cè)抑制噪聲能力弱的問(wèn)題,給出了一種小波變換和局部梯度場(chǎng)內(nèi)奇異值分解相結(jié)合的邊

2、緣檢測(cè)方法。該方法首先在圖像預(yù)處理階段,為了提取準(zhǔn)確的邊緣特征,利用小波變換的時(shí)頻局部化特性,對(duì)圖像進(jìn)行小波變換;然后對(duì)用小波求取的梯度場(chǎng)使用局部梯度奇異值分解的方法,利用奇異值的特性和良好的穩(wěn)定性,使提取的邊緣特征更加突出并且能夠達(dá)到抑制噪聲的目的。實(shí)驗(yàn)證明上述方法既能在無(wú)噪聲影響的圖像中提取出清晰完整的單邊緣,又能在有噪聲干擾的情況下提取出理想的邊緣。
　　第四章利用小波和局部二值模式各自的優(yōu)點(diǎn),給出了一種改進(jìn)的基于小波的局部

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