基于方向差异多尺度分析的数字图像边缘检测算法研究

论文摘要

边缘检测是数字图像处理的重要研究课题,在这一领域的主要研究方法有：经典的边缘检测算子、小波分析方法、曲面拟合法、数学形态学方法等等。本文首先叙述了数字图像处理技术和图像边缘检测算法的研究和发展历史和现状,其次又回顾了经典的边缘检测算子,然后复习了小波分析理论其边缘检测算法,最后提出了更优的边缘检测算法——基于噪声与边缘方向变化差异的小波边缘检测算法。至今以来很难做到把噪声和边缘真正的区分开来,边缘检测的结果或多或少都会受到噪声的干扰。考虑到图像的边缘和噪声的区别：噪声在梯度方向和非梯度方向上的幅值变化差异比较小,而真正的边缘在梯度方向和非梯度方向上的值的变化幅度会比较大,本文提出了基于噪声与边缘方向变化差异的小波边缘检测算法。考虑到图像的边缘和噪声的区别：在进行小波变换之后噪声引起的小波变换的模局部极大值会随尺度的增加而迅速的减小,但是边缘引起的小波变换的模的局部极大值随尺度的变化幅度较小,且小波分析边缘检测结果在低分辨率时细节丰富、噪声多,在高分辨率时噪声少、缺乏细节,提出了基于尺度融合的边缘检测算法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 数字图像处理
• 1.1.1 数字图像处理的主要内容
• 1.1.2 数字图像处理的发展与应用
• 1.2 小波分析理论的发展与应用
• 1.2.1 小波分析理论的形成与发展
• 1.2.2 小波理论在图像处理中的应用
• 1.3 图像边缘检测简介
• 1.4 本文的内容安排
• 第二章 常用的边缘检测算法
• 2.1 经典边缘检测算子检测法
• 2.1.1 基于梯度的边缘检测算子
• 2.1.2 基于二阶微分的边缘检测算子
• 2.2 现代边缘检测算法
• 2.3 本章结论
• 第三章 基于小波变换的图像边缘检测
• 3.1 小波分析与多分辨率分析理论
• 3.1.1 连续小波变换（Continuous Wavelet Transform,CWT）
• 3.1.2 离散小波变换
• 3.1.3 多分辨率分析理论和Mallat算法
• 3.2 小波多尺度边缘检测
• 3.2.1 小波变换边缘检测基本原理
• 3.2.2 小波模极大值多尺度法边缘检测算法步骤
• 3.2.3 实验结果分析与总结
• 3.3 本章结论
• 第四章 基于方向变化差异的小波多尺度边缘检测
• 4.1 方向变化差异法区分噪声与非噪声
• 4.1.1 图像的像素点的方向选择
• 4.1.2 噪声点与非噪声点的方向变化差异
• 4.2 图像的平滑理论
• 4.3 基于方向变化差异的小波边缘检测算法
• 4.4 实验结果及结果分析
• 4.4.1 与传统的小波多尺度边缘检测算法作比较
• 4.4.2 与单独使用中值滤波和均值滤波作比较
• 4.5 基于小波多尺度融合的边缘检测
• 4.5.1 小波多尺度融合算法思想理论
• 4.5.2 基于小波多尺度融合的边缘检测算法
• 4.5.3 实验结果与分析
• 4.6 本章结论
• 结论与思考
• 参考文献
• 致谢