一种改进的小波多尺度相乘目标边缘提取方法

传统的小波边缘检测算法在处理边缘定位精度和检测能力方面存在不足,对其进行优化和折衷是提高检测性能的关键,深入研究了小波变换在图像边缘提取中的应用,分析了小波变换时频域分辨率可调和多尺度分析的特性,提出了一种改进的基于相邻尺度小波系数相乘的边缘检测方法和改进的阈值构造方法,通过具体实验数据分析了小波分解尺度和阈值选取与边缘定位精度、边缘漏检误检的关系,以及对抗噪性能的影响。并通过算法仿真,与传统的小波边缘提取方法进行了效果对比。实验表明,针对典型的参考图片取得了较好的边缘检测效果。

一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法

提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。