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文檔簡介
1、本文研究圖像邊緣檢測技術(shù),利用小波變換,并結(jié)合奇異值分解,局部二值模式各自的優(yōu)點,建立新的圖像邊緣檢測模型。主要的工作有:
第一章主要概述了研究圖像邊緣檢測技術(shù)的背景及意義,國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢。
第二章簡要概述了小波分析的發(fā)展歷程和小波邊緣檢測的相關(guān)理論,并且從小波的角度解釋一些經(jīng)典的邊緣檢測算子。
第三章針對傳統(tǒng)圖像邊緣檢測抑制噪聲能力弱的問題,給出了一種小波變換和局部梯度場內(nèi)奇異值分解相結(jié)合的邊
2、緣檢測方法。該方法首先在圖像預(yù)處理階段,為了提取準確的邊緣特征,利用小波變換的時頻局部化特性,對圖像進行小波變換;然后對用小波求取的梯度場使用局部梯度奇異值分解的方法,利用奇異值的特性和良好的穩(wěn)定性,使提取的邊緣特征更加突出并且能夠達到抑制噪聲的目的。實驗證明上述方法既能在無噪聲影響的圖像中提取出清晰完整的單邊緣,又能在有噪聲干擾的情況下提取出理想的邊緣。
第四章利用小波和局部二值模式各自的優(yōu)點,給出了一種改進的基于小波的局部
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