基于高斯小波的多尺度积图像边缘检测算法
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海工程技术大学电子电气工程学院

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上海市科学技术委员会,基金号:10YZ171


Image Edge Detection Algorithm of Multi-scale Product Based on Gaussian Wavelet
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College of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science

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    摘要:

    针对边缘检测中存在的噪声敏感性问题。本文根据Mallat快速小波变换算法的思想,提出用高斯函数和其一阶导数分别作为低通和高通滤波器对图像进行多尺度分析,通过非下采样提取不同尺度上的系数,然后利用尺度积对噪声严重的图像进行边缘检测。最后根据边缘点的梯度方向,采用改进的局部梯度极大值搜索方法获得图像的单像素边缘。实验结果表明本文所提出的方法,能在被噪声污染严重的图像中提取图像的单像素边缘,且边缘图像信噪比高。

    Abstract:

    In order to solve conflicts in suppressing noise and detecting edge. A new edge detection algorithm based on non-subsampled multi-scale product is presented according to Mallat multi-scale analysis, which uses Gaussian function and its first-derivative as low-pass and high-pass filter to enhance edge and suppress noise, then detect edge by gradient direction and updating search method. The experiments show that this approach has advantages of detecting edge in image embedded noise and high signal to noise ratio.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

赵晓丽,孔勇.基于高斯小波的多尺度积图像边缘检测算法[J].数据采集与处理,2012,27(4):

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  • 收稿日期:2011-08-02
  • 最后修改日期:2011-10-10
  • 录用日期:2011-12-30
  • 在线发布日期: 2012-08-21