基于分數(shù)階傅里葉變換和多尺度跟蹤的邊緣檢測算法.pdf

1、數(shù)字圖像邊緣檢測是圖像分割、圖像識別以及特征提取等技術(shù)的前提和關(guān)鍵步驟，因此它是圖像處理領(lǐng)域的重要內(nèi)容和研究熱點。有關(guān)數(shù)字圖像邊緣檢測的算法目前已經(jīng)存在多種，但是這些理論和算法仍然存在一些不足，如對某種噪聲或在某種特殊環(huán)境下失去其檢測效力、檢測到的邊緣存在斷續(xù)現(xiàn)象等，正是這些不足一直促使著研究者在該領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新。本文針對圖像邊緣檢測中受噪聲影響的圖像的邊緣提取進行相應(yīng)的研究，并將分數(shù)階傅里葉變換（FRFT）這一新興的時頻分析理論應(yīng)用到

2、數(shù)字圖像邊緣檢測算法的研究中。分數(shù)階傅里葉變換不僅具有傳統(tǒng)的傅里葉變換的優(yōu)良特性，同時還具備了傅里葉變換所不具備的時頻特性，展現(xiàn)出良好的靈活性，因此從傅里葉變換的應(yīng)用出發(fā)，同樣可以將其應(yīng)用到圖像處理領(lǐng)域中來。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴從數(shù)字圖像邊緣檢測的基本概念出發(fā)，介紹了傳統(tǒng)的和新興的邊緣檢測算法，引入了常用的對邊緣檢測算法的檢測效果進行評價的準則，并通過仿真實驗對比分析了這些不同算法的優(yōu)缺點。⑵介紹了一維和二維分數(shù)階傅里葉變

3、換及相關(guān)的一些性質(zhì)，并對其離散化算法進行了闡述。將頻帶分解的思想應(yīng)用到分數(shù)階傅里葉變換中，實現(xiàn)了信號在分數(shù)階傅里葉域的頻帶分解，并得到一維和二維分數(shù)階傅里葉域的頻帶分解的結(jié)構(gòu)圖，通過仿真實驗說明了這種分解的性質(zhì)，利用低頻子帶進行圖像的重構(gòu)。⑶圖像經(jīng)過分數(shù)階傅里葉域的頻帶分解后得到低頻子帶圖像，用Sobel算子對該低頻子帶圖像進行邊緣提取，并將此邊緣提取方法與圖像在分數(shù)階傅里葉域的多級頻帶分解（多尺度分析）以及邊緣跟蹤方法相結(jié)合，實現(xiàn)對圖