基于小波变换的图像边缘检测算法的研究(Matlab代码实现)
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💥1 概述
边缘是图像的最基本特征,图像的大部分信息都存在于图像的边缘中。因此如何获取图像的边缘,成为图像处理与分析技术中的研究热点。到目前为止,已有许多图像边缘检测的算法,但由于边缘检测的复杂性和固有问题,在抗噪和边缘定位上都没有很好的解决。因为图像边缘点和噪声在频域内多为高频信号,目前的算法大多不能解决从局部高频信号中区分噪声和边缘的问题,小波变换的“时频”多尺度分析技术,为图像边缘检测提供了新的技术途径。 小波分析是继Fourier分析之后的新的时频域分析工具。由于其良好的时频局部化特点和多尺度特性,能有效地检测和分析信号的奇异点,在检测边缘的同时能有效地抑制噪声,成为研究非平稳信号的有力工具,在信息处理领域中倍受重视,在图像处理技术中得到广泛应用。
边缘像素本质上是指局部图像范围内灰度的急剧变化(称为奇异点),因此图像边缘就是二维图像中奇异点的集合。物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓和表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。图像边缘是图像中最基本的特征,是分析理解图像的基础。同时,边缘检测对于物体识别也是很重要的,首先,人眼通过追踪未知物体的轮廓(轮廓是由若干段边缘片断组成的)而扫视一个未知的物体,因此如果得到图像的边缘,能使图像分析大大简化。另外,很多图像并没有具体的物体,对于这些图像的理解取决于它们的纹理性质,而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。所以边缘检测使数字图像分析处理的前提,检测结果的优劣影响着下一步图像压缩、计算机视觉、模式识别的应用,所以对它的研究具有一定的现实意义和理论意义。
小波分析(Wavelet analysis)是近20年来发展起来的一门新兴数学分支,它是Fourier
分析划时代发展的结果。随着对小波理论的不断深入研究和广泛的实际应用,小波分析在
滤波、信号和图像处理5~7l等方面的优势已逐渐显露。由于小波变换具有良好的局部
特性和多尺度特性,可满足在多个尺度上提取边缘的需要,所以应用小波变换用于图像边
缘检测被认为是较为有效和有前途的方法。
📚2 运行结果
🌈3 Matlab代码实现
🎉4 参考文献
部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
[1]王兰. 基于小波变换的图像边缘检测算法的研究[D].武汉科技大学,2009.
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