小波變換在細胞圖像邊緣檢測中的應用研究.pdf_第1頁
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1、傳統(tǒng)的邊緣檢測算子大都是基于邊緣的灰度不連續(xù)性利用梯度局部最大值或二階導數(shù)過零點來檢測邊緣,容易受噪聲干擾.尺度空間濾波能在大尺度下抑制噪聲可靠的識別邊緣,在小尺度下精確定位,最后由粗及精地進行邊緣聚焦而得到邊緣的真實位置.但是傳統(tǒng)的基于Guass尺度空間的Canny算子計算量大,定位不夠精確.基于小波變換的多尺度邊緣檢測方法彌補了上述不足.小波變換是80年代后期發(fā)展起來的一種變換域信號處理方法,具有時域和頻域上良好的局部檢測能力和多分

2、辨率分析的特點,從而被譽為"數(shù)學顯微鏡",這是我們將小波變換應用于細胞圖像邊緣檢測的理論依據(jù).該文中我們用二次樣條小波作為小波基函數(shù),對細胞圖像進行二維二進小波變換,計算小波變換結(jié)果的局部模極大值點,得到各個尺度下的細胞圖像的邊緣,計算細胞圖像邊緣檢測的最優(yōu)尺度,最后得到綜合了各個尺度特征的較好的細胞圖像的邊緣.文中,我們不僅從實際工作中闡明了二次樣條小波邊緣檢測算子的優(yōu)越性,不從數(shù)學表達上推導了二次樣條小波是基于Canny最優(yōu)準則的最

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