基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

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图像边缘是图像中物体与背景之间在灰度 (或纹理)特性上存在某种不连续性 (或突变性 )因此图像，

1小波边缘检测原理及二进小波变换 1 1小波边缘检测原理 .

边缘检测是图像处理中的重要环节.目前，传统的边

缘检测算子有 S blR br、 rwt、 a n、 oe、 o et P e i C n y和 s t L pai al a c n等[,由于这些算子均采用相邻边缘一 1但]阶或二阶的方向导数，抗噪性差。常把噪声当图像时的边缘检测出来，产生不连续或伪边缘，正的边缘真却由于噪声被抑制.而小波分析具有多分辨率特性。且具有紧支集的基小波，其平滑因子可以减少对原始

小波变换的多分辨率和紧支性可以很好的描述信号局部化特性，零点或极值点以及多尺度变化过

可以表达信号的突变点，而图像边缘对应信号的奇异点，在多尺度小波变换下的极大值具有传播性，它噪声的极大值则随尺度的增加迅速衰减.因此采用二进小波变换进行边缘提取【 j可以达到良好的 3,效果 .

图像的局部扰动.同时，波分解的高频信息有助于小提取边缘[.此，文提出一种新的基于小波变换 z为]本的模极大值边缘检测方法，即在二尺度下采用 Malt l a算法对原始图像进行分解，以提取

边缘，最后将仿真

设口，是二维小波平滑函数，足条件 ( Y)满rr J J

I (,)xy . I xydd≠o沿 O

两个方向卜一 _阶导数的

结果与传统算予相对比说明该方法的有效性.

作为基本小波函数；

收稿日期

2 0—92 *通讯联系人 0 60- 5

作者简介刘李鹏 (9 0):硕士研究生， 18一， .研究方向：图像处理， i meyi@1 6 cr E mal c li 2.o ; l n基金项目国家民委重点基金资助项目 ( Z 6 0 ) M Y0 02