基于小波變換的圖像邊緣檢測(cè)算法的研究.pdf

1、邊緣是圖像的最基本特征，圖像的大部分信息都存在于圖像的邊緣中。因此如何獲取圖像的邊緣，成為圖像處理與分析技術(shù)中的研究熱點(diǎn)。到目前為止，已有許多圖像邊緣檢測(cè)的算法，但由于邊緣檢測(cè)的復(fù)雜性和固有問(wèn)題，在抗噪和邊緣定位上都沒(méi)有很好的解決。因?yàn)閳D像邊緣點(diǎn)和噪聲在頻域內(nèi)多為高頻信號(hào)，目前的算法大多不能解決從局部高頻信號(hào)中區(qū)分噪聲和邊緣的問(wèn)題，小波變換的“時(shí)頻”多尺度分析技術(shù)，為圖像邊緣檢測(cè)提供了新的技術(shù)途徑。 小波分析是繼Fourier分

2、析之后的新的時(shí)頻域分析工具。由于其良好的時(shí)頻局部化特點(diǎn)和多尺度特性，能有效地檢測(cè)和分析信號(hào)的奇異點(diǎn)，在檢測(cè)邊緣的同時(shí)能有效地抑制噪聲，成為研究非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具，在信息處理領(lǐng)域中倍受重視，在圖像處理技術(shù)中得到廣泛應(yīng)用。 本文首先介紹了小波變換的發(fā)展和應(yīng)用前景，概述了圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，然后對(duì)經(jīng)典的圖像邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行分析，研究各算子的特點(diǎn)，總結(jié)出各自的優(yōu)缺點(diǎn)，由此引出小波變換應(yīng)用于圖像邊緣檢測(cè)中的研究。根據(jù)邊緣檢測(cè)的評(píng)