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基于小波增强的改进多尺度形态梯度边缘检测算法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] P237.3[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学数学与统计学院,武汉市珞珈山430072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70371032);国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020486035).
中文摘要:

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,综合多结构元和多尺度算法的特性,提出了一种基于小波增强的多结构元、多尺度边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,本文方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。

英文摘要:

The multi-structure elements and multi-scale edge detection method is proposed based on image enhanced of wavelet transform. Four elements are used to detect multi-directional edges of image at different scales, The more ideal image edges under the environment of existing noise are obtained by integrating the edge characteristics for various scale. During computation the computation is reduced by simplifying the different scales structuring elements. The experiments show that compared with traditional morphological edge detection algorithms, the method possesses better edge locating ability and keeps the more edge details, but also the ability of noise interference restrained is stronger.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217