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摘要:
图像的边缘是图像最重要的特征之一.由于边缘和噪声都是图像的高频分量,提取的图像边缘总是受到噪声的污染.针对边缘检测中存在的噪声问题,本文根据Mallat快速小波变换算法的思想,提出用高斯函数和其一阶导数分别作为低通和高通滤波器对图像进行多尺度分析.为了精确定位图像边缘,对各尺度的低频、水平、垂直和对角分量不进行下采样.然后提取不同尺度上的系数,利用多尺度积对噪声严重的图像进行边缘检测.最后根据边缘点的梯度方向,采用改进的局部梯度极大值搜索方法获得图像的单像素边缘.实验结果表明本文所提出的方法,能在被噪声污染严重的图像中提取图像的单像素边缘,且边缘图像信噪比高.
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文献信息
篇名 基于高斯小波的多尺度积图像边缘检测算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 边缘检测 多尺度积 高斯小波 梯度值
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 490-494
页数 分类号 TN911.73
字数 3757字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2012.04.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵晓丽 上海工程技术大学电子电气工程学院 18 101 6.0 10.0
2 孔勇 上海工程技术大学电子电气工程学院 19 43 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
边缘检测
多尺度积
高斯小波
梯度值
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
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7
总被引数(次)
25271
论文1v1指导