李彦斌
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：西安理工大学高等技术学院信息与控制工程系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法被引量：13
- 2006年
- 边缘特征是图像最有用的高频信息,因此,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法,提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘,对检测出的边缘进行均值平滑滤波,以减少边缘图像中的孤立点噪声;进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解,根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征;最后,再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理,而对非边缘的则进行大阈值处理,从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法可有效地保持图像的边缘信息,去噪效果则优于前者。
- 张海英李彦斌潘永湘
- 关键词：图像处理LOG算子小波阈值去噪
- 一种基于紧支撑连续可微小波的图象边缘检测算法被引量：2
- 2006年
- 针对一般的梯度算子及Laplacian算子在边缘检测中对噪声敏感的问题,用一种二维不可分离的平滑函数来平滑图象,以降低噪声对边缘检出的影响,即提出一类紧支撑连续可微的函数,在2-范数下与高斯函数在有效支撑区间逼近,得到一变形平滑函数。简要证明了变形平滑函数的导数满足容许条件为一维连续小波函数,并给出该小波函数时域和频域的主要性质。将一维变形平滑函数推广至二维,用多尺度的该二维平滑函数对图象进行平滑,用模极大值法和过零点法检测图象的边缘,给出两种算法实现的关键之处。仿真结果表明,模极大值法能有效地从小噪声图象中检测细节边缘,在抗噪声方面优于一般的梯度算子;过零点方法从噪声图象中检出边缘,该算子与LOG算子检测效果相当,从侧面验证了LOG算子的鲁棒性。
- 张海英李彦斌潘永湘
- 关键词：连续小波变换紧支撑连续可微边缘检测
- 基于小波理论的数字图像边缘检测算法研究
- 本文首先充分研究了经典的微分类边缘检测算法。以Roberts、Prewitt、Sobel梯度算子和LOG算子为研究对象，其中，梯度类算子检测定位精度高，而抗噪性能差;LOG算子则相反。研究中，指出这些算法的关键所在及其实...
- 李彦斌
- 关键词：小波理论数字图像边缘检测算法
- 文献传递
