基于MAS小波變換的數(shù)字圖像輪廓提取算法

輪廓提取在許多智能視覺系統(tǒng)中(特別是在模式識別中),被認(rèn)為是非常重要的過程.圖像輪廓提取首先要進(jìn)行邊緣檢測,然后提取階躍結(jié)構(gòu)的邊緣,這2個(gè)步驟一般情況下是分開進(jìn)行的.介紹的尺度獨(dú)立算法是建立在多尺度分析與MAS小波變換理論的基礎(chǔ)上,并結(jié)合數(shù)學(xué)上描述函數(shù)奇異性的Lipschitz指數(shù)知識,它不僅能根據(jù)梯度方向上的局部最大振幅有效進(jìn)行圖像邊緣檢測,還能根據(jù)MAS小波變換后的圖像梯度向量振幅與變換尺度的無關(guān)性,提取出作為圖像輪廓的階躍結(jié)構(gòu)邊緣,并能有效消除噪聲.

作 者： 周敏 龍昭華   作者單位： 重慶郵電學(xué)院,重慶,400065  刊 名： 重慶郵電學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE EDITION)  年，卷(期)： 2004 16(2)  分類號： N911.73  關(guān)鍵詞： 邊緣檢測   輪廓提取   多尺度分析   MAS小波變換  

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