基于小波去噪預(yù)處理的圖像模糊邊緣檢測研究.pdf

1、在圖像處理應(yīng)用中，邊緣提取是-個重要的方面，許多相關(guān)的算法被相繼提出。本論文主要工作是小波變換圖像去噪預(yù)處理與模糊邊緣提取的研究。 一般來說，現(xiàn)實中的圖像都是帶有噪聲的，而圖像中的噪聲對圖像分析、圖像壓縮等有很大的影響，所以為了后續(xù)邊緣提取的處理，有必要對圖像進(jìn)行去噪預(yù)處理。本文利用小波變換的多分辨率特性，提出一種改進(jìn)的小波閾值去噪方法，利用小波變換后的細(xì)節(jié)圖像小波系數(shù)的區(qū)域相關(guān)性和方向性，估計信號系數(shù)的方差，根據(jù)信號系數(shù)方差和

2、噪聲方差的關(guān)系來對系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)處理，在去噪的同時較好的保持了邊緣，取得了很好的效果。 由于人的視覺特性和數(shù)字圖像本身所具有的模糊性，使得模糊技術(shù)適用于圖像處理，特別是邊緣檢測和圖像分割等方面。遺傳算法采用同時處理群體中多個個體的方法，并對搜索空間中的多個解進(jìn)行評估，使遺傳算法有較好的全局搜索性能。因此本文將模糊理論與遺傳算法引入到圖像的邊緣提取中，提出了一種新的基于遺傳算法優(yōu)化的圖像模糊邊緣檢測方法。該算法首先根據(jù)圖像確定模糊