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图像边缘特征提取的算法研究

作　者: 周立鹏
导　师: 孙献璞
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 边缘检测特征提取小波分析时间-频率局域化多尺度分析小波变换 Mallat算法紧支集反对称
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

图像边缘作为图像的重要特征,受到模式识别、计算机视觉、导弹制导等领域研究人员的高度重视。图像边缘检测是特征提取的基础,既可以为图像的恢复、增强和重构提供理论与方法,又可为图像特征的提取提供依据,是图像分析的一个重要内容。小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域,在诸如信号检测、图像处理、机器视觉、故障诊断、雷达分析等众多领域取得了很好的应用效果。它是时间—频率的局域变换,能够对函数或信号进行多尺度分析(MRA),被誉为“数学显微镜”,是频谱分析发展史上里程碑式的进展。本文将重点放在边缘检测领域小波理论的应用,提出了从小波变换图像中提取边缘的方法,并且进行了理论分析和实验验证。通过与传统检测方法的比较,小波边缘检测体现出了一系列优越性。首先,本文介绍了边缘提取研究的历史背景、研究现状、国内外研究成果及本文所要研究的问题,概括总结了传统的边缘提取方法并讨论了它们的优缺点和使用范围。然后,介绍了由Fourier变换到小波变换的发展和时间—频率局域化分析,小波变换基本理论,多分辨分析概念,小波变换Mallat算法以及离散小波变换的理论基础,同时给出了离散小波分解和重构的计算机实现方法。接下来,研究了小波变换在边缘检测中的各种方法。二维小波变换的边缘检测方法,在保留信号边缘、细节方面具有优良的性能。此外,本文还对处理速度较快的紧支集反对称小波的边缘检测法做了研究。实验仿真效果良好,说明了小波边缘检测研究具有重要的实用意义。最后,本文给出了在研究边缘提取过程中的回顾、体会和展望。在本文的基础上,指出了今后有待进一步探索和研究的方向。

图像边缘特征提取的算法研究

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