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小波模極大值法與數學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測細化結果
CSTR:
作者:
作者單位:

(中北大學(xué) 機械與動(dòng)力工程學(xué)院,太原 030051)[HJ1.35mm]

作者簡(jiǎn)介:

江宇博(1993-),男,研究生,主要從事圖像處理方向的研究。 劉 波(1974-),男, 博士, 副教授,主要從事機電液一體化設備的智能控制和狀態(tài)監測方向的研究。[FQ)]

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中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Wavelet Modulus Maxima Method and Mathematical Morphology Edge Thinning Results
Author:
Affiliation:

(School of Mechanical and Power Engineering,North University of China,Taiyuan 030051,China)

Fund Project:

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    摘要:

    圖像邊緣檢測的關(guān)鍵是盡可能多的檢測到邊緣并且抑制噪聲的同時(shí),盡可能的滿(mǎn)足單線(xiàn)的邊緣定位精度;為此選取了一種融合小波模極大值和數學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測方法來(lái)獲取圖像邊緣;首先在對圖像進(jìn)行小波分解,分別利用模極大值法和多尺度多結構數學(xué)形態(tài)學(xué)方法來(lái)處理小波分解的高頻分量和低頻分量,利用差影法對二者的結果進(jìn)行融合;然后利用大律法得到二值化圖像,并用形態(tài)學(xué)邊緣細化算法細化圖像邊緣得到最后結果;實(shí)驗結果顯示,融合的方法可以得到比較完善的邊緣,經(jīng)過(guò)二值化和邊緣細化后,獲得的單線(xiàn)寬邊緣更加清晰,定位精度更高。

    Abstract:

    The key to image edge detection is to detect edges as much as possible and suppress noise effectively. Finally we want to meet the single-line edge positioning accuracy. For the purpose, a new edge detection method based on wavelet transform modulus maxima and mathematical morphology is selected to get the edge of image. First, the original image is decomposed by wavelet decomposition. After that, wavelet modulus maxima method and multi-scale and multi structure mathematical morphological method were used to deal with high-frequency components and low frequency components separately. Then, the two edges processed before were fused by sub-subtraction method and morphological edge thinning algorithm is used to get the thinning edge of the image. The experiments show that the fusion method can get more perfect edge, the single-line edge is more clear, and the positioning accuracy is improved.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

江宇博,劉波.小波模極大值法與數學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測細化結果計算機測量與控制[J].,2017,25(3):165-168.

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歷史
  • 收稿日期:2016-10-25
  • 最后修改日期:2016-11-24
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-05-31
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