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《基于提升小波變換的圖像多尺度邊緣檢測》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要邊緣是圖像中不規(guī)則結(jié)構(gòu)和不平穩(wěn)現(xiàn)象的重要表現(xiàn)，往往攜帶著圖像中的大部分信息，給出了圖像輪廓，而這恰恰是進行圖像識別和圖像理解的重要特征，因此邊緣檢測就成了圖像處理中的首要的和最重要的一步，提取結(jié)果直接影響識別精度。由于實際獲得的圖像各種各樣，噪聲水平也大小不同，因此如何從所獲得的圖像中提取感興趣的邊緣仍舊是一個難題，直到目前，還沒有統(tǒng)一的方法和數(shù)學(xué)模型。本文就圖像的邊緣檢測算法進行了一些新的探索，主要工作如下:針對圖像邊緣檢測的主要問題——圖像的平滑與逼近的矛盾，提出了一種基于Walsh-Haar類變換的邊
2、緣檢測新算法。與一些常用的邊緣檢測方法相比，本算法實現(xiàn)簡單，得到的邊緣圖像包含更多的邊緣信息，但是由于加入了圖像融合，由本方法所檢測到的圖像邊緣不是細(xì)邊緣。 對于前述邊緣檢測方法中提取邊緣細(xì)節(jié)的能力的不足之處，本文利用提升小波理論，提出了一種圖像多尺度邊緣檢測的新方法，并完成了相應(yīng)的仿真實驗。該檢測方法適用于多種線性或非線性雙正交小波，具有運算速度快、檢測精度高等特點?！ ￡P(guān)鍵詞：邊緣檢測，Walsh-Haar類變換，小波變換，提升算法， I華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractEdgeistheimportfeature
3、ofunregularstructureandnon-stationarysignalinimage,whichgivestheprofileandusuallytakeslotsofinformation,themostconcernfulfeatureofimagerecognition.Asaresultthefirstandbasicstageinimageprocessingistheedgedetection,theresultwhichwilldirectlyinfluencetheaccuracyofrecognitio
4、n.Duetothediversityofimage,noiselevel,andthedifficultyofextractingsomeintriguingedgefromprocuredimages,therearenotamathmodelanduniformmethoduntilnow.Inthisthesis,somenewalgorithmstodetectimageedgearestudiedandthemajoronesareasfollows:Firstly,anewarithmeticbasedonWalsh-Ha
5、artypetransformisproposedforthemajorprobleminedgedetectionofimagesignal:thecontradictionsofsmoothingandapproximating.Althoughtheedgeofimageisnotsinglepixelforaddingimagefusion,howevercomparedwithothermethods,thisalgorithmwithwhichtheedgeimageincludesmoreinformationontheb
6、rinkissimple.Toimprovethedisabilityofextractingsinglepixelinthealgorithmmentionedabove,anewmethodofedgedetectionispresentedbasedonliftingwaveletinthisthesis,thesimulationexperimentisfinished.Theresultsshowusthatthemethodcanbeusedtomanykindsofwaveletswiththeadvantagesofhi
7、gherspeedandprecision.KeyWords：EdgeDetection,Walsh-HaarTypeTransform,WaveletTransform,LiftingAlgorithmII獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除文中已經(jīng)標(biāo)明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版
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