一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法.docx

: "基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法" 【摘要】: 提出了一种创新的图像处理技术，即基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法。该算法利用小波提升分解对原始图像进行分析，通过分别处理高频和低频信息来优化边缘检测过程。在低频部分，采用经典的Canny算子进行边缘检测，以捕捉图像的基本轮廓。然而，对于高频部分，算法采取了独特的策略，通过相邻尺度的小波系数相乘来消除噪声，以提高边缘检测的准确性。经过噪声抑制后的高频分量再进行边缘检测，最后通过特定的融合规则将两个尺度的结果整合，从而得到更精确的边缘图像。实验显示，这种方法具有计算效率高、噪声抑制效果好以及边缘检测精度高等优点，是图像边缘提取领域的一种有效方法。 【关键词】: 小波提升变换, 多尺度边缘提取, Canny算子, 噪声抑制, 融合规则 本文的核心在于小波理论在图像处理中的应用，特别是小波提升变换在边缘检测中的独特作用。小波提升变换是一种可扩展和灵活的离散小波变换形式，它允许对图像数据进行多尺度分析，从而更好地识别不同频率的信息。Canny算子作为经典边缘检测算法，以其良好的抗噪声性能和精度而被广泛应用。结合小波提升变换和Canny算子，可以实现对图像的精细边缘检测，特别是在高频细节处理上，通过去除噪声并保留边缘信息，提高了检测的准确性和稳定性。 在实际应用中，这种算法可以广泛应用于图像处理的各种场景，如医学成像、遥感图像分析、机器视觉等，对于需要从复杂背景中提取目标边缘的情况尤其有价值。与其他小波基的边缘检测方法相比，提升变换的优势在于其计算效率和可定制性，能够根据不同的应用场景进行优化。 文献综述中提到了其他相关研究，如基于小波变换的多尺度边缘提取方法，以及针对SAR图像的特殊边缘检测融合算法。这些工作共同展示了小波分析在图像处理领域的深度和广度，不断推动着图像边缘提取技术的发展。 本文提出的算法在图像边缘提取领域提供了一个高效且精确的解决方案，通过小波提升变换和精心设计的噪声抑制策略，成功地提升了边缘检测的性能，对于理解和改进现有的图像处理技术具有重要的参考价值。