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边缘特征携带了图像中重要的信息,是图像的基本特征之一。图像边缘特征提取技术是数字图像处理、计算机视觉和模式识别的基础。目前,数字图像边缘特征提取技术已广泛应用于目标跟踪、掌纹识别、遥感图像分割等领域,图像边缘特征提取也成为数字图像处理的研究热点之一。
图像边缘特征提取的方法主要分为两大类:一类是基于图像亮度梯度的传统图像边缘特征提取算法,它是利用图像亮度梯度的变化提取图像的边缘特征。另一类是基于频域的相位一致性图像边缘特征提取算法,它是利用图像信号傅里叶分量中相位最一致的点作为图像的边缘特征点。
本文以图像边缘特征提取为研究目标,在深入分析传统的图像边缘特征提取算法和相位一致性图像边缘特征提取算法的基础上,提出了一种基于相位一致的多尺度金字塔边缘特征提取算法和多尺度边缘特征融合算法。
本文的主要工作和特色如下:
(1)通过对具有代表性的基于亮度梯度的传统图像边缘特征提取算法进行实验仿真可知,传统算法在无噪声时效果较好,基于一阶微分的边缘特征提取算子Roberts、Sobel等受噪声影响较小,基于二阶微分的边缘特征提取算子LoG受噪声影响较大,canny算子受噪声影响较小。
(2)系统阐述了基于频域的相位一致性边缘特征提取算法的基本原理及其优化算法,给出了相位一致性算法的详细步骤,并进行实验仿真,通过与传统的图像边缘特征提取算法相比,相位一致性算法不受图像亮度和对比度变化的影响。
(3)考虑到图像中的边缘特征具有多尺度、多分辨率的特性,使得单一尺度、分辨率下难以将图像的边缘特征提取完整,而多尺度金字塔能够对图像进行多尺度、多分辨率表示。给出基于相位一致的多尺度金子塔图像边缘特征提取算法,该算法是将相位一致性方法与拉普拉斯多尺度金字塔图像表示方法结合,较单一尺度相位一致性算法在处理噪声和保留细节边缘特征方面具有一定的优点。
(4)考虑到各尺度下的相位一致性边缘特征不能进行简单的相加,给出了多尺度边缘特征融合算法,将大尺度图像提供的位置信息与小尺度图像提供的精确丰富的细节信息相结合,可以得到精确丰富的边缘特征信息。实验仿真结果表明,与相位一致性边缘特征提取算法相比,基于相位一致性的多尺度金字塔算法在图像边缘特征提取方面具有更好的完整性。
图像边缘特征提取的方法主要分为两大类:一类是基于图像亮度梯度的传统图像边缘特征提取算法,它是利用图像亮度梯度的变化提取图像的边缘特征。另一类是基于频域的相位一致性图像边缘特征提取算法,它是利用图像信号傅里叶分量中相位最一致的点作为图像的边缘特征点。
本文以图像边缘特征提取为研究目标,在深入分析传统的图像边缘特征提取算法和相位一致性图像边缘特征提取算法的基础上,提出了一种基于相位一致的多尺度金字塔边缘特征提取算法和多尺度边缘特征融合算法。
本文的主要工作和特色如下:
(1)通过对具有代表性的基于亮度梯度的传统图像边缘特征提取算法进行实验仿真可知,传统算法在无噪声时效果较好,基于一阶微分的边缘特征提取算子Roberts、Sobel等受噪声影响较小,基于二阶微分的边缘特征提取算子LoG受噪声影响较大,canny算子受噪声影响较小。
(2)系统阐述了基于频域的相位一致性边缘特征提取算法的基本原理及其优化算法,给出了相位一致性算法的详细步骤,并进行实验仿真,通过与传统的图像边缘特征提取算法相比,相位一致性算法不受图像亮度和对比度变化的影响。
(3)考虑到图像中的边缘特征具有多尺度、多分辨率的特性,使得单一尺度、分辨率下难以将图像的边缘特征提取完整,而多尺度金字塔能够对图像进行多尺度、多分辨率表示。给出基于相位一致的多尺度金子塔图像边缘特征提取算法,该算法是将相位一致性方法与拉普拉斯多尺度金字塔图像表示方法结合,较单一尺度相位一致性算法在处理噪声和保留细节边缘特征方面具有一定的优点。
(4)考虑到各尺度下的相位一致性边缘特征不能进行简单的相加,给出了多尺度边缘特征融合算法,将大尺度图像提供的位置信息与小尺度图像提供的精确丰富的细节信息相结合,可以得到精确丰富的边缘特征信息。实验仿真结果表明,与相位一致性边缘特征提取算法相比,基于相位一致性的多尺度金字塔算法在图像边缘特征提取方面具有更好的完整性。