用于邊緣檢測(cè)的圖像增強(qiáng)技術(shù)研究.pdf

1、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)是圖像處理中的重要內(nèi)容。邊緣蘊(yùn)含了圖像豐富的內(nèi)在信息，廣泛應(yīng)用于圖像分割和圖像分類(lèi)中；工業(yè)應(yīng)用中，常見(jiàn)的是矩形和橢圓形邊緣。圖像增強(qiáng)主要是為了提高圖像的質(zhì)量，將圖像中感興趣的部分盡可能突現(xiàn)出來(lái)。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)的方法主要有兩類(lèi)：空間域法和變換域法?？臻g域法主要是在空間域內(nèi)對(duì)像素的灰度值直接運(yùn)算處理；變換域法是在圖像的某種變換域內(nèi)，對(duì)圖像的變換值進(jìn)行運(yùn)算。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法在增強(qiáng)圖像的同時(shí)，往往會(huì)帶來(lái)各種程度的失真。以小波

2、分析、Ridgelet分析與Curvelet分析為代表的多尺度分析方法能夠多尺度多角度提取信號(hào)特征，往往可在不同尺度上將噪聲和信號(hào)明顯地區(qū)分開(kāi)來(lái)，所以它們?cè)趫D像去噪和增強(qiáng)方面有很大優(yōu)勢(shì)。 本文主要研究了基于多尺度分析的圖像增強(qiáng)問(wèn)題，研究便于檢測(cè)矩形和橢圓形邊緣的圖像增強(qiáng)方法。論文結(jié)構(gòu)如下：第一章介紹圖像增強(qiáng)的基本概念和傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法，重點(diǎn)介紹了傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法，并分析了傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法在在邊緣檢測(cè)這個(gè)問(wèn)題上的弱點(diǎn)；第二章