吉林大学学报(工学版)

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基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

连静1, 王珂1, 吕智莹2   

  1. 1.吉林大学 通信工程学院, 长春 130022; 2.吉林大学 软件学院, 长春 130012
  • 收稿日期:2005-01-10 修回日期:2005-04-22 出版日期:2005-09-01 发布日期:2005-09-01
  • 通讯作者: 王珂

Adaptive Thresholds Multiscale Edge Detection

LIAN Jing1, WANG Ke1, LvZhi-ying2   

  1. 1.College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China; 2.College of Software, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2005-01-10 Revised:2005-04-22 Online:2005-09-01 Published:2005-09-01
  • Contact: WANG Ke

摘要: 利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。

关键词: 信息处理技术, 边缘检测, 小波变换, B样条小波, 多尺度分析, 自适应阈值

Abstract: The cubic Bspline smoothing filter operator to perform multiscale filtering was designed using the characteristics of wavelet transform. The obtained multiscale wavelet transform was combined with adaptive thresholds to extract image edge at different scales. Through using multiscale characteristic of the edge information and synthesizing the multiscale edge, the image edge with only one pixel wide was obtained. Computer simultion results show that this method is superior to the traditional edge detection methods with both precise image edge detection and effective noise restraining.

Key words: information processing technology, edge detection, wavelet transform, Bspline wavelet, multiscale analysis, adaptive threshold

中图分类号: 

  • TP391.4
[1] 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2] 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3] 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4] 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5] 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6] 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7] 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8] 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9] 姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10] 全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11] 陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12] 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13] 孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14] 林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15] 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.
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