基于小波变换的图像边缘检测文献综述

 2021-09-25 01:28:00

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文 献 综 述1. 前言数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,在工程应用中有十分重要的作用。

在边缘检测领域提出的算法和理论已经有很多,但是这些算法和理论在实际的工程应用中仍有些不足之处,在很多情况下仍然不能准确而有效的检测出目标物的边缘。

小波变换是泛函的重要范例,是傅里叶变换的继承和发展,在时频分辨率可以相互转换,所以利用小波变换进行边缘检测,既能够保持边缘的完备,又能够很好的抑制噪声。

2. 研究现状图像的边缘检测起源于上世纪60年代,有很多种技术。

一是微分边缘检测技术[1],最早由Roberts提出的基于梯度的算法。

后来科学家们又提出了许多其他的算子:Sobels算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Robinson算子、Laplacian算子、LOG算子、Canny算子。

二是基于遗传算法的边缘检测技术[2],可对视觉神经系统产生的边缘图像进行阈值的实时选取,增强实时性。

但是此算法运行时间长、容易受到参数的影响。

三是基于神经网络的边缘检测技术[3],抗噪性能较强,但其精度不好。

最后是基于模糊学的边缘检测技术[4],是对图像灰度矩阵的处理过程,可使边缘检测更加准确。

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