基于提升小波和粒子群优化Canny算法的图像处理

• 作 者: 严娓
• 发表日期: 2013年期
• 关键词: 图像边缘检测 提升小波 Canny算法 粒子群优化算法 双阈值

随着计算机处理技术和图像通信技术的迅猛发展，图像边缘的分析和研究也已经成为信号与图像处理领域的关键步骤。一般这种通过计算梯度和设置阈值来实现检测的传统边缘检测方法，已经不完全满足现代化的计算机处理技术和图像通信技术的要求。针对Canny算法存在的几点不足，本文将提升小波分析和Canny算子相结合，选择的小波基是三次B样条小波，主要运用提升方法对图像进行分解和重构，并运用粒子群算法设定双目标函数寻优双阈值处理来改进Canny算子边缘检测，利用本身具有的优点分别对图像做处理，最后达到更好的边缘检测的目的。本文首先研究了边缘检测的方法和将用到的数序理论知识，并详细分析各边缘检测算法的优缺点。在此基础上，分析了小波变换和提升小波变换，并将其用来进行图像边缘检测中的图像平滑检测，对平滑后的图像进行了分析和评价。并且对改进传统边缘检测算法的高斯函数为三次B样条提升小波进行平滑进行了对比分析，理论和实际上都证明了这种改进的有效性。其次本文研究了提升小波变换和粒子群算法的基础理论，改进传统的粒子群优化算法的单目标函数为双目标函数，选取的双目标函数分别为图像的灰度均值和灰度方差，用这一方法来寻找图像的高低阈值。文中给出了其具体的步骤，并将其运用到传统的Canny算法的双阈值步骤中，并且再与三次B样条提升小波进行结合的基础上，共同来进行图像的边缘检测，通过仿真和对边缘检测结果的对比和分析，证明本文的改进的边缘检测方法的有效性和实用性。与当前广泛采用的小波和Canny算法的方法相比的基础上，本文算法可以充分运用两种方法的优势，比只运用其一的检测效果要好很多，将本文改进算法运用到了远程医疗系统中的脑部CT图像中，并进行了仿真实验，确实取得了一定的效果。