基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和小波變換的圖像邊緣檢測(cè)的研究.pdf

1、邊緣是圖像的基本特征之一,邊緣檢測(cè)是圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、區(qū)域形狀提取等圖像處理領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)。
　　 圖像邊緣檢測(cè)已擁有很長(zhǎng)的研究歷史,提出的方法也有很多種,但各有其優(yōu)缺點(diǎn),沒(méi)有一種普適性方法。關(guān)鍵在于邊緣和噪聲都處于圖像的高頻區(qū)域,在去噪的同時(shí),不可避免的會(huì)去除圖像的細(xì)節(jié),所以,在當(dāng)前邊緣檢測(cè)仍是圖像研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。因此,改進(jìn)已有的方法,或根據(jù)要求設(shè)計(jì)新的方法已成為現(xiàn)在邊緣檢測(cè)研究的主要方向。
　　 本文共分五章

2、,第一章介紹了圖像邊緣檢測(cè)的意義和研究現(xiàn)狀;第二章首先介紹了圖像預(yù)處理方法,提出一種基于16向的各向異性擴(kuò)散方程的濾波方法,其次介紹了經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法,提出了一種基于改進(jìn)Sobel算子和Canny算子融合的邊緣檢測(cè)方法,并對(duì)各種方法的結(jié)果進(jìn)行了比較;第三章介紹了形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)的基本理論和傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子,構(gòu)造出一種新的形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算子,并與擴(kuò)散方程結(jié)合,從多方位多結(jié)構(gòu)的角度進(jìn)行邊緣檢測(cè);第四章介紹了小波變換的基本理論和小波極大值邊