最优小波尺度空间的图像边缘检测方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

南京信息工程大学科研基金(2007-0063);国家自然科学基金(20080144)


Edge detection of optimal wavelet scale space image
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    根据图像和检测算子的特性,以相关性为准则,使用遗传算法对图像小波变换的尺度进行选择,从而构成一种自适应的高斯小波尺度空间.融合该空间下不同尺度检测的图像边缘,使得整幅图像的边缘细节丰富清晰,具有更好的抗噪性能.对测试图像使用Canny算法、单尺度、二进尺度和自适应尺度小波进行边缘检测,验证了该算法在去除噪声和准确定位方面的有效性.

    Abstract:

    Edge detection is one of most important fields in computer vision,and lots of algorithms have been proposed by former scholars.Based on properties of image and detector,and taking relevances as criterion,this paper proposes an algorithm which use genetic algorithm to select optimal wavelet transform scales to form an adaptive Gaussian wavelet scale space.By fusing image's edges detected at different scales in this scale space,image will be improved in edge details and noise immunity.Experiments show that this adaptive scale wavelet algorithm has advantage in terms of noise removing and corner points positioning over Canny algorithm,single-scale wavelet algorithm,binary scale wavelet algorithm or multi-scale wavelet a algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡凯,张颖超,钱蕾.最优小波尺度空间的图像边缘检测方法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2011,(3):259-264
HU Kai, ZHANG Yingchao, QIAN Lei. Edge detection of optimal wavelet scale space image[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2011,(3):259-264

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2010-12-22
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:

地址:江苏省南京市宁六路219号    邮编:210044

联系电话:025-58731025    E-mail:nxdxb@nuist.edu.cn

南京信息工程大学学报 ® 2024 版权所有  技术支持:北京勤云科技发展有限公司