基于B樣條小波變換的圖像邊緣檢測技術(shù)研究.pdf

1、圖像的邊緣體現(xiàn)了重要的景物結(jié)構(gòu)，往往攜帶了一幅圖像的重要特征信息。邊緣檢測主要用于圖像處理、機(jī)器視覺和模式識別中，是至今未得到圓滿解決的經(jīng)典技術(shù)之一。因此，尋找一種適用于多種圖像且抗噪性能較好的邊緣檢測方法，成為一個亟需解決的問題。 本文中所做的主要工作如下： (1)對傳統(tǒng)經(jīng)典的邊緣檢測算法進(jìn)行分析比較，并參照仿真結(jié)果說明各方法的優(yōu)缺點(diǎn)； (2)基于小波變換理論，詳細(xì)介紹了B樣條小波函數(shù)，將其與現(xiàn)階段較好的邊緣檢

2、測canny算子中所用到的Gaussian平滑函數(shù)進(jìn)行比較[1]，證明B樣條小波函數(shù)抗噪的優(yōu)越性，并對三次B樣條函數(shù)進(jìn)行仿真； (3)用三次B樣條檢測算法，對多組含有不同噪聲的圖像進(jìn)行邊緣檢測仿真實驗，同時進(jìn)行抗噪性能的仿真測試，圖像和數(shù)據(jù)結(jié)果都證實了本文方法較canny算子的優(yōu)越性； (4)對含有不同細(xì)節(jié)量的圖像進(jìn)行本文方法的檢測，分別將其應(yīng)用在細(xì)節(jié)量較少、中等以及較多的圖像中，并于canny算法進(jìn)行比較。 (

3、5)將三次B樣條小波邊緣檢測應(yīng)用到圖像融合中，并與經(jīng)典的基于小波融合方法進(jìn)行比較，得出融合客觀評價結(jié)論，證明了此方法的可行性。 理論分析和實驗結(jié)果表明： 三次B樣條小波邊緣檢測算子濾波器模板系數(shù)簡單，大大減少了計算量，對含不同噪聲的圖像，在主觀視覺和客觀數(shù)據(jù)評價上其抗噪性能都優(yōu)于canny算子；對含有不同細(xì)節(jié)量的圖像，該方法更適用于細(xì)節(jié)量中等以及較少的圖像，且結(jié)果優(yōu)于canny算法；將三次B樣條邊緣檢測法應(yīng)用在圖像融合中