Shearlet變換在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、邊緣是圖像最基本的特征之一.邊緣檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和圖像處理中最重要的研究內(nèi)容之一,是圖像測量技術(shù)研究的熱點(diǎn).目前在邊緣檢測領(lǐng)域已經(jīng)提出了許多方法,但是至今提出的相關(guān)理論和方法尚存在不足之處,在某些具體情況下仍然無法很好的檢測出目標(biāo)物體的邊緣.小波依靠其自身優(yōu)良的多尺度分析和“時頻”特性,為檢測圖像的邊緣提供了有效的方法.但是小波變換僅能表示出圖像中的點(diǎn)狀奇異,并不能有效的表示圖像的曲線奇異.Shearlet變換是一種新的多尺度幾何分

2、析工具,它解決了小波變換不能夠很好的描述多維數(shù)據(jù)幾何特性的難題,可以對二維圖像進(jìn)行最優(yōu)逼近.本文結(jié)合Shearlet變換理論與傳統(tǒng)邊緣檢測算子理論,提出兩種新的圖像邊緣檢測算法.
　　首先,綜述了Shearlet理論的研究背景、發(fā)展歷程以及當(dāng)前研究的現(xiàn)狀,概述了Shearlet的概念與性質(zhì)以及在圖像處理方面的應(yīng)用實(shí)例.
　　其次,重點(diǎn)論述了Canny準(zhǔn)則和Canny邊緣檢測算法,闡述了Canny邊緣檢測算法的具體實(shí)現(xiàn)過程,并