基于二進小波變換的邊緣檢測

阿斯古麗·艾合麥提 吐爾洪江·阿布都克力木

【摘 要】為了充分利用邊緣圖像的信息，在分析以往圖像邊緣檢測方法優(yōu)缺點的基礎上，針對彩色圖像的邊緣檢測，提出了基于二進小波變換的邊緣檢測方法。將彩色圖像進行二進小波變換，按照各自的邊緣檢測算法提取源圖像的邊緣。另外，分別由正交（雙正交）小波變換的基礎上通過Canny算子提取圖像的邊緣。通過實驗結果，對這兩種方法進行比較，實驗結果表明，基于二進小波變換的邊緣檢測方法優(yōu)于基于其他兩種小波變換的提取邊緣方法。使用該算法可以更清晰的分辨出圖像的輪廓特征，正好可以用于圖像的邊緣檢測。

【關鍵詞】二進小波變換；Canny算子；圖像邊緣提取

中圖分類號： TP391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）27-0125-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.27.056

0 引言

圖像的邊緣對人的視覺具有重要意義，一般而言，當人們看一個有邊緣的物體時，首先感覺到的便是邊緣。灰度或結構等信息的突變處稱為邊緣。邊緣是一個區(qū)域的結束，也是另一個區(qū)域的開始，利用該特征可以分割圖像。[4]需要指出的是，檢測出的邊緣并不等同于實際目標的真是邊緣。由于圖像數(shù)據(jù)是二維的，而實際物體是三維的，從三維到二維的投影必然會造成信息的丟失，再加上成像過程中的光照不均和噪聲等因素的影響，使得有邊緣的地方不一定能被檢測出來，而檢測出的邊緣也不一定代表實際邊緣。[3]二進小波變換可以較完整的保留圖像的信息，從而能夠描述信號的局部特異性，提高圖像在后續(xù)處理中的精度。[1]同時，平移不變性的優(yōu)點保證了圖像變換后像素的位置不發(fā)生偏移，因此在速度方面雖然有一些欠缺，但是圖像處理的精度方面取得了較好的圖像處理效果。[2]使用該算法可以更清晰的分辨出圖像的輪廓特征，正好可以用于圖像的邊緣檢測。

1 基于二進小波變換的邊緣檢測方法

1.1 二進小波變換

1.2 本文的邊緣檢測過程

2 實驗分析與結果

本文實驗在matlab R2010a環(huán)境下對該方法進行驗證，選取不同的兩種彩色圖像，這兩種彩色圖像都是TIF類型的512×512的RGB圖像，分別采用上述的基于二進小波的提取邊緣方法和對于處理后的圖像采用Canny算子方法進行提取邊緣的方法，得到下面如圖1所示實驗結果。

（1）彩色原始圖像1 （2）基于二進小波的邊緣圖像

（5）彩色原始圖象 （6）基于二進小波的邊緣圖像

在實驗結果中，無論對比圖（2）（或圖（6））和圖（4）（或圖（8）），還是對比圖（3）（或圖（7））和圖（4）（或圖（8）），可以明顯的看到，本文提到的基于二進小波變換的邊緣提取比本文采用Canny算法提取的邊緣更加清晰，平滑，輪廓完整，而且可以檢測出更多的細節(jié)信息。雖然對這兩種圖像分別進行增強處理和閾值降噪處理，但是明明基于二進小波變換的邊緣提取算法的結果圖更好。總之，無論對原始圖像進行提取邊緣還是對增強后的圖像進行提取邊緣，基于二進小波變換的邊緣提取方法優(yōu)于采用Canny算子邊緣提取方法（此方法中不僅對邊緣提取的圖像進行降噪處理，還分別采用正交小波和雙正交小波進行分解，然后對分解系數(shù)用Canny算子進行邊緣提取）。

3 結論

不難發(fā)現(xiàn)，本文提到的方法提取出的邊緣包含更加豐富的細節(jié)信息，完整的輪廓，邊緣更清晰，檢測精度高，是一種有效可行的邊緣提取方法。何況二進小波變換的邊緣提取方法的抗噪性優(yōu)于Canny算子邊緣檢測方法。二進小波變換作為新的一種圖像處理工具，顯現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，因此這些年來對二進小波變換的各種研究一直更新，尤其是基于二進小波變換的圖像邊緣檢測方法應用的比較廣泛，關于這方面的研究也得到了一定的成果，二進小波變換的應用取得更多研究者的認可，基于二進小波的邊緣提取問題成為了這幾年來的研究熱點，國內(nèi)外也相繼提出了基于二級小波變換的圖像處理應用方面的研究論文，一直受到很多人們的高度重視。

【參考文獻】

[1]吐爾洪江·阿布都克力木，小波信號處理基礎[M].北京：郵電大學出版社，2014.

[2]Turghunjan Abdukirim Turki.Dyadic wavelet theory and its application[M].Beijing：Beijing University of Posts and Telecommunications.2016.

[3]馬麗亞木·阿布來孜，艾力米努·阿布力江，吐爾洪江·阿布都克力木.一種基于二進小波變換的圖像邊緣檢測方法[J].激光與紅外，2012，42（12），1389-1392.

[4]石桂名，魏慶濤，孟繁盛.基于Canny算子的圖像邊緣檢測算法[J].現(xiàn)代電子技術，2015，38（12）92-94.

[5]古麗米熱·米吉提，吐爾洪江·阿布都克力木.基于二進小波變換的遙感圖像融合方法[J].新疆師范大學學報（自然科學版），2017，36（4），83-85.