【摘 要】
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图像的边缘检测是对图像进行特征提取的基础。图像的边缘作为模式识别、计算机视觉、制导等领域的重要特征越来越受到广大研究人员的高度重视,有着广泛的用途。 本文系统
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图像的边缘检测是对图像进行特征提取的基础。图像的边缘作为模式识别、计算机视觉、制导等领域的重要特征越来越受到广大研究人员的高度重视,有着广泛的用途。 本文系统地介绍了针对图像特征提取中边缘检测方面所做的理论探讨、算法实现及实际应用三方面的工作。对目前在图像边缘检测中广泛使用的各种方法都进行了介绍,对多小波变换这一新兴理论进行了介绍。多小波变换理论的算法实现、多小波基的选取、多小波系数的处理是多小波用于图像边缘检测的重点和难点问题。 多小波理论是在单小波理论的基础上发展起来的新理论,它集紧支性、对称性、正交性等特性于一身,比单小波具有更多的优越性,因此,多小波变换被广泛地应用于图像的去噪、编码和压缩领域。但是,由于多小波理论是最近几年才发展起来的,应用范围不及小波理论,特别是将多小波变换用于图像边缘检测还不多见,本文通过挖掘多小波系数的特征,将多小波这一理论应用于图像边缘的检测,提出了基于多小波变换的恒定阈值、自适应阈值和最大模值的三种边缘检测方法。在多小波理论的基础上,通过实验与其它边缘检测方法进行了比较,证明多小波在边缘检测方面具有一定的优越性。
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