模糊框架下邊緣檢測(cè)方法的研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理中，邊緣檢測(cè)涉及到圖像的灰度級(jí)發(fā)生重要變化的定位和導(dǎo)致這些變化的物理現(xiàn)象。這些特征信息的獲取對(duì)三維重建、動(dòng)畫設(shè)計(jì)、圖像增強(qiáng)和儲(chǔ)存、圖像配準(zhǔn)以及圖像壓縮等工作的開展具有重要的作用，因而邊緣檢測(cè)被認(rèn)為是圖像處理工程中基礎(chǔ)而重要的工作。雖然國(guó)內(nèi)外在邊緣檢測(cè)的研究中已經(jīng)取得許多成果，但是降噪與信息提取的最優(yōu)決策中依然還存在巨大的研究空間。所以邊緣檢測(cè)的研究一直是圖像技術(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)問題。 隨著數(shù)字圖像處理中精

2、確度和智能化要求的不斷提高，在原有技術(shù)手段的基礎(chǔ)上，不斷有新的數(shù)學(xué)思想和概念被引用到圖像處理方法中。其中，把小波多尺度變換、模糊及廣義模糊、隨機(jī)過程等數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用于圖像的邊緣檢測(cè)中，是近年來圖像處理工程中比較新而有效的研究方法。本文在對(duì)數(shù)字圖像及數(shù)學(xué)方法的研究與討論中獲得兩種新的邊緣檢測(cè)方法：其一，由小波多尺度手段和廣義模糊算子法相結(jié)合，提出了基于多尺度廣義模糊圖像增強(qiáng)的小波邊緣檢測(cè)算法。該算法把小波變換在不同尺度下對(duì)邊緣和噪聲影響不同