基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法
小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法
小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法边缘包含着图像的许多信息，它也是图像最基本的特征。
目前，图像边缘检测是一个热门的研究问题，许多专家对其进行了研究，也取得了较理想的研究成果。
专家就图像边缘检测的问题提出了许多新的算法，其中就包括小波变换和曲波变换相结合的图像边缘检测新算法。
文章就边缘检测问题，探讨了小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。
标签：小波变换；曲波变换；图像边缘检测；新算法前言图像的边缘包含着图像的许多信息，图像处理的主要内容即就对图像边缘的检测。
图像边缘的检测现在主要有微分边缘检测法，结合了神经网络、遗传算法、数学形态、模糊学等多个学科知识的边缘检测法这几种方法。
但是由于各种边缘检测法的技术局限性，因此所得出的边缘检测效果并不相同。
由于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法具有良好的稳定性，因此这个边缘检测法引起了许多专家学者的重视，以此来满足这项算法在军事、医学、工业工程等领域内的应用。
文章首先介绍了边缘检测算法，其次介绍了小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法的基础理论，最后详细介绍了新的边缘检测算法基本思想、算法描述以及仿真实验的过程。
1 基础理论1.1 离散小波变换小波变换是根据傅里叶分析的基础上发展起来的一个数学分支，在图像处理、信号处理、地质勘探等许多领域内都起着非常重要的作用。
时间和频率之间进行了不断的进行变换，在这个变换过程中，小波变换通过伸缩、平移等多方面相结合的运算功能，对获得的信号或者函数进行了分析，并且从中提取到有用的信息。
小波变换可以通过选取合适的滤波器，适当的去掉信号与信号之间的相关性，根据需要对于信号做出处理，从而获得离散小波。
通过相应的参数的调节，就实现了离散小波的变换，这样小波变换实现了在时间和频率之间的作用。
1.2 离散曲波变换曲波变换同样具有一定的时间、频率的分析能力，它具有很好的辨别能力和很方向的选择能力，通过采用USFFT和WRAP方法，可以实现离散曲波变换，离散曲波变换，实现其在时间与频率之间的作用。
基于小波变换的边缘检测技术(完整)
第一章图像边缘的定义引言在实际的图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，被经常用于到较高层次的特征描述，图像识别。
图像分割，图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中，从而可以对图像进行进一步的分析和理解。
由于信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发生了剧烈的变化，我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。
根据这一特点，人们提出了多种边缘检测算子：Roberts算子Prewitt算子Laplace算子等。
经典的边缘检测方法是构造出像素灰度级阶跃变化敏感的微分算子。
这些算子毫无例外地对噪声较为敏感。
由于原始图像往往含有噪声、而边缘和噪声在空间域表现为灰度有大的起落，在频域则反映为同是主频分量，这就给真正的边缘检测到来困难。
于是发展了多尺度分析的边缘检测方法。
小波分析与多尺度分析有着密切的联系，而且在小波变换这一统一理论框架下，可以更深刻地研究多尺度分析的边缘检测方法，Mallat S提出了一小波变换多尺度分析为基础的局部极大模方法进行边缘检测。
小波变换有良好的时频局部转化及多尺度分析能力，因此比其他的边缘检测方法更实用和准确。
小波边缘检测算子的基本思想是取小波函数作为平滑函数的一阶导数或二阶导数。
利用信号的小波变换的模值在信号突变点处取局部极大值或过零点的性质来提取信号的边缘点。
常用的小波算子有Marr 算子Canny算子和Mallat算子等。
§1.1信号边缘特征人类的视觉研究表明，信号知觉不是信号各部分简单的相加，而是各部分有机组成的。
人类的信号识别（这里讨论二维信号即图像）具有以下几个特点：边缘与纹理背景的对比鲜明时,图像知觉比较稳定；图像在空间上比较接近的部分容易形成一个整体；在一个按一定顺序组成的图像中，如果有新的成份加入，则这些新的成份容易被看作是原来图像的继续；在视觉的初级阶段，视觉系统首先会把图像边缘与纹理背景分离出来，然后才能知觉到图像的细节，辨认出图像的轮廓，也就是说，首先识别的是图像的大轮廓；知觉的过程中并不只是被动地接受外界刺激，同时也主动地认识外界事物，复杂图像的识别需要人的先验知识作指导；图像的空间位置、方向角度影响知觉的效果。
图像边缘检测方法比较研究
图像边缘检测方法比较研究作者：关琳琳孙媛来源：《现代电子技术》2008年第22期摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。
系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。
实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。
关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)22-096-03Comparison of Image Edge Detection MethodsGUAN Linlin1,SUN Yuan2(1.Department of Resource Science and Technology,Beijing NormalUniversity,Beijing,100875,China;2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s LiberationArmy,Beijing,100820,China)Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection.Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform1 引言边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。
(完整版)Canny边缘检测算法总结
一．Canny边缘检测算法原理JohnCanny于1986年提出Canny算子，属于是先平滑后求导数的方法。
其处理过程大体上分为下面四部分。
1. 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有：方法1：Gray=(R+G+B)/3;方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点）至于其他格式的彩色图像，可以根据相应的转换关系转为RGB然后再进行灰度化；在编程时要注意图像格式中RGB的顺序通常为BGR。
2. 对图像进行高斯滤波图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。
1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。
上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。
在求得高斯核后，要对整个核进行归一化处理。
2）图像高斯滤波对图像进行高斯滤波，其实就是根据待滤波的像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参数规则进行加权平均。
这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。
通常滤波和边缘检测是矛盾的概念，抑制了噪声会使得图像边缘模糊，这会增加边缘定位的不确定性；而如果要提高边缘检测的灵敏度，同时对噪声也提高了灵敏度。
实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。
3. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y 方向上偏导数的两个矩阵。
常用的梯度算子有如下几种：1）Roberts算子上式为其x和y方向偏导数计算模板，可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：2）Sobel算子上式三个矩阵分别为该算子的x向卷积模板、y向卷积模板以及待处理点的邻域点标记矩阵，据此可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：3）Prewitt算子和Sobel算子原理一样，在此仅给出其卷积模板。
使用小波变换进行图像边缘检测的实用方法
使用小波变换进行图像边缘检测的实用方法图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，它可以帮助我们理解图像的结构和形状。
小波变换是一种在信号处理中常用的工具，它具有多分辨率分析的能力，可以对图像进行细节和边缘的提取。
本文将介绍使用小波变换进行图像边缘检测的实用方法。
首先，我们需要了解小波变换的基本原理。
小波变换是一种将信号分解成不同频率的成分的方法。
它使用一组称为小波基函数的函数来表示信号，这些函数在时域和频域上都具有局部性质。
小波基函数具有时频局部化的特点，能够在时域和频域上同时提供较好的分辨率，因此适用于图像边缘检测。
在实际应用中，我们常用的小波变换方法是离散小波变换（DWT）。
离散小波变换将信号分解成不同频率的子带，每个子带都包含了信号在不同频率上的信息。
对于图像边缘检测，我们通常使用一维的小波变换方法对图像的每一行和每一列进行变换。
接下来，我们需要选择合适的小波基函数。
小波基函数的选择对于图像边缘检测的效果有很大的影响。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等。
它们具有不同的性质，适用于不同类型的图像。
在选择小波基函数时，我们需要考虑图像的特点和需求，选择最适合的小波基函数。
然后，我们需要对图像进行小波变换。
在进行小波变换之前，我们需要将图像转换为灰度图像，并进行归一化处理。
然后，我们可以使用离散小波变换算法对图像进行变换。
变换后，我们得到了图像在不同频率上的子带系数。
这些子带系数可以表示图像的细节和边缘信息。
接下来，我们需要对小波变换后的图像进行边缘检测。
一种常用的方法是通过阈值处理来提取边缘信息。
我们可以设置一个阈值，将小于阈值的子带系数置为0，将大于阈值的子带系数保留。
这样，我们就可以得到一个二值图像，其中白色像素表示边缘，黑色像素表示背景。
然而，简单的阈值处理方法往往会导致边缘信息的丢失和噪声的引入。
为了提高边缘检测的准确性，我们可以使用基于小波变换的边缘检测算法，如Canny算子。
基于Matlab的小波变换模极大的多尺度图像边缘检测
基于Matlab的小波变换模极大的多尺度图像边缘检测作者：卢浩忠来源：《建筑建材装饰》2014年第01期摘要：本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理。
将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，介绍了基于小波变换的模极大值边缘检测算法，利用二次B样条小波和Mallat 算法对图像进行了边缘检测。
仿真结果表明：该方法抗噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子。
本文使用MATLAB作为仿真实验平台对上述研究进行了验证和分析。
关键词：小波变换；边缘检测；模极大值1 前言图像边缘检测是图像检索技术中的一个具有挑战性的问题，因为寻找符合人眼感知特性的形状特征不是一件简单的工作。
实际工程中很多领域都运用了图像边缘检测技术，如模式识别、图像匹配、纹理检测等，在遥感、航空、医学等方面也有着良好的应用。
近几十年来，对边缘检测已产生不少经典算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplace算子等。
在实际的边缘检测应用中，许多经典的检测算子都对带有噪声的图像无能为力，因为噪声本身也具有突变的特点，于是噪声这样的突变点和图像边界的突变点混在一起，采用经典的方能够法无法将它们区分开来。
小波变换能较好地解决了时间和频率分辨率的矛盾。
它巧妙地利用了非均匀分布的分辨率，在低频段用高频分辨率和低的时间分辨率；而在高的频率段则利用低的频率分辨率和高的时间分辨率。
即具有“变焦”功能，被称为“数学显微镜”。
因此小波变换是检测突变信号强有力的工具，能很好地刻划突变点的奇异性，使用小波利用奇异性检测的方法可以区分图像边缘，消除噪声，与传统方法相比较，小波变换检测具有很大的优越性，更可以通过多分辨率分析来分析信号，获得满意的效果。
小波变换可以将图像信号分解成呈现在不同尺度上的多个分量，尺度S描绘出通过小波变换所提取的图像信号特征。
在不同尺度下，离散信号的全面描述取决于在尺度时，对整数j研究下的小波变换的局部极大值。
基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测
较 平稳 的 信号 为 了从 含 有 噪 声 污 染 的 信 号 中提 取 出
边 缘 检 测 的 算 子 有 很 多 ．例 如 Ｐｅ ｉ 算 子 、 ｒ ｔ ｗｔ Ｒ ｂｒ ｏ ｅ ｓ算子和 Ｓ ｂｌ ｔ ｏ ｅ 算子 、Ｏ Ｌ Ｇ算子 以及 Ｃ ｎ ｙ边缘 ａｎ
边缘定位精确。
关键 词 ： ｎ ｙ算 子 ；小波 去 噪 ；边缘 检 测 ；梯度 幅值 Ｃａｎ
０ 引 言
图像的边缘中包含 了非常丰富 的信息 ．是 图像最
基本 的特征 。 图像边缘主要存在于物体与物体 之间、 物 体与背景之间 。 从根本上来讲 ． 图像的边缘是 以图像局 部特征不连续的方式显现的。 同时 ， 不同区域 的交界处 亦 即是物体 的边缘 图像边缘 检测 的好坏会直接影响
一
种 基 于小波 去 噪 和改 进 Ｃ ｎｙ算 子 的边 缘检 测算 ａｎ
法 ， 验 结 果 表 明 ． 方 法 既 能 很 好 地 抑 制 噪 声 ， 能 实 该 又 检 测 出更 加 准确 、 整 的连 续 边 缘 。 完
、 ／
（） ２
（） ３ 将经阈值处理过 的小波 系数作逆变换 ， 重构信
梯度值 小 于 ｒ 的像素 灰度值 设为 ｒ ，
阈值较高 ． 去
（） ３ 单边缘响应准则。
Ｃ ｎ ｖ边 缘 检 测 的 基 本 思 想 是 ： 先 选 择 一 定 的 ａｎ 首
除大部 分噪声 ， 同时也 失去 了有用 的边缘信息。 最后 以 图像 ２为基础 。 图像 １ 为补充来连接图像 的边缘 。
２ 梯度 幅值计算的改进 ． ２
Canny_算子边缘检测解析
w
w
f '2 ( x)dx
③ 边缘响应次数最少：要保证只有一个像素响应，检 测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均距离D(f)满 1 足 2
'2 f ( x ) dx ' D(f ) f ( x ) dx
| G(x) f ( x)dx | | G ' (x) f ' ( x)dx | J(f) SNR(f) Location w w w w 2 f ( x)dx f '2 ( x)dx
边缘检测算法
传统的边缘检测算子：Sobel算子，Prewitt算子，Roberts 算子，Krich算子等，大部分处理的效果都不很好，实际处理 中不太实用，而Canny算子检测的性能较好，常被作为其他实 验的标准来参考。Canny算子是John Canny在1986年发表的论 文中首次提出的一种边缘检测算法，当时弥补了其他算法的不 太好的缺点，因此Canny算子被认为是边缘检测领域较好的算 法，并一直被引用，近几年来，随着研究的深入，性能更加完 善的改性型的Canny算子也层出不穷，例如自适应Canny算子等。
阈值th1----图像1
遍历图像2
非零轮廓 在图像1中找 线终点 对应非零点
阈值th2----图像2
补充到图像2中作为 新的起点继续遍历
SNR(f) | G(x ) f ( x)dx |
w w
w
w
f 2 ( x)dx
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数 表示噪声的均方差
Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
Location | G ' ( x ) f ' ( x)dx |
基于3次B样条小波变换的改进自适应阈值边缘检测算法
计算技术与自动化Computing Technology and Automation第40卷第1期2 0 2 1年3月Vol. 40,No. 1Mar. 2 02 1文章编号：1003-6199( 2021 )01-0101 — 03DOI ： 10. 16339/j. cnki. jsjsyzdh. 202101019基于3次B 样条小波变换的改进自适应阈值边缘检测算法王 煜J 谢 政，朱淳钊，夏建高(湖北工程职业学院建筑与环境艺术学院，湖北黄石435005)摘要：针对含噪声图像边缘提取问题，提出了一种改进NormalShrink 自适应阈值去噪算法。
该算法首先通过小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数，利用边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应，构建适合各个尺度级的改进NormalShrink 自适应阈值，并依此对提取出的小波系数进行筛选。
实验结果表明，与改进的Candy 算子和传统的NormalShrink 自 适应阈值相比，本方法提取出的图像边缘较为完整清晰，峰值信噪比提升约6 db o关键词：边缘提取；小波变换；自适应阈值;峰值信噪比中图分类号:TP312文献标识码：AAn Improved Adaptive Threshold Edge Detection AlgorithmBased on Cubic B-spline Wavelet TransformWANG Yu f , XIE Zheng,ZHU Chun-zhao ,XIA Jian-gao(School of Architecture and Environmental Art, Hubei Engineering Institute, Huangshi, Hubei 435005, China)Abstract : In order to solve the problem of noisy image edge detection, an improved NormalShrink adaptive waveletthreshold is put forward on the foundation of combining edge detection and denoising . According to the different characteris tics of noise at different wavelet scales and the special spatial relationship between the edge pixels , the algorithm first extract wavelet coefficients which may contain image edge feature by using wavelet transform and local maximum mode, and thenconstruct an improved NormalShrink adaptive threshold of each scale level which is used to select the extracted wavelet coef ficients. Experimental results show that this method can keep imagers edges clear and increase PSNR about 6 db.Key words :edge detection ； wavelet transform ； adaptive threshold ； PSNR图像边缘信息的识别和提取在图像分割、图像 识别等领域有着重要的应用，提取出清晰有效的边缘是一个热点研究方向。
如何使用小波变换进行图像边缘检测
如何使用小波变换进行图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉领域中的重要任务，它可以帮助我们识别和分割图像中的物体边界。
在边缘检测算法中，小波变换是一种常用的技术，它能够有效地提取图像中的边缘特征。
本文将介绍如何使用小波变换进行图像边缘检测，并探讨其原理和应用。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，它将信号分解成不同频率的子信号，并对每个子信号进行时域和频域的分析。
在图像处理中，小波变换可以将图像分解成不同尺度和方向的子图像，从而提取图像的边缘特征。
小波变换的基本原理是通过将原始图像与一组小波基函数进行卷积运算来实现的。
这些小波基函数具有不同的频率和方向特性，可以用来表示图像中的不同频率和方向的边缘信息。
通过对图像进行多尺度和多方向的小波变换，可以得到一组小波系数，这些系数反映了图像在不同尺度和方向上的边缘特征。
二、小波变换的算法实现小波变换的算法实现通常可以分为两个步骤：分解和重构。
在分解步骤中，原始图像被分解成多个尺度和方向的子图像，每个子图像都包含了不同频率和方向的边缘信息。
在重构步骤中，通过将这些子图像进行叠加和插值，可以得到原始图像的近似重构。
在实际应用中，常用的小波变换算法有离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）。
离散小波变换是一种基于滤波器组的离散变换方法，它通过滤波和下采样的操作来实现图像的分解和重构。
连续小波变换是一种基于小波函数的连续变换方法，它可以实现对信号的连续分解和重构。
三、小波变换在图像边缘检测中的应用小波变换在图像边缘检测中具有广泛的应用。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解成不同频率和方向的子图像，从而提取图像的边缘特征。
这些子图像中的边缘信息可以通过阈值处理和边缘连接的方法来提取和增强。
在小波域中，边缘通常表现为高频和高幅值的小波系数。
通过选择适当的阈值，可以将图像中的边缘特征从噪声和纹理等低频成分中分离出来。
然后，通过边缘连接的方法，可以将这些分离出来的边缘特征进行连接和补全，得到完整的边缘图像。
基于sobel、canny的边缘检测实现参考模板
基于sobel 、canny 的边缘检测实现一．实验原理Sobel 的原理：索贝尔算子（Sobel operator ）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量.该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:101202*101x G A -+⎛⎫ ⎪=-+ ⎪ ⎪-+⎝⎭121000*121y G A +++⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。
Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。
与 和 相比，Sobel 算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel 算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。
各向同性Sobel 算子和普通Sobel 算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel 算子的处理方法。
由于Sobel 算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。
美中不足的是，Sobel 算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel 算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel 算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
基于小波变换的Canny算子边缘检测算法
１ 基于小波变换 的图像增强
１ １ 二维小 波变 换分 析 ．
设相 应 的尺度 函数 为 为 （ 小波 函数 为 （ 二维 尺度 函数 （ Ｙ ）， ）， ，）是 可分离 的 ． 即
（ ） ＝ （ （ ） ， ） ） ） ， ， ， （） １ （） ２ （） ３ （） ４
在 的问题 ， 作者 在原 有 Ｃ ｎｙ边缘 检测 算法 的基础 上 加 以改进 ， 出了一种 适用 于低 对 比度 图像 的边 缘 ａｎ 提
检测方法． 首先利用 Ｍ ｌｔ ａ ａ小波变换对原始进行图像增强预处理 ， ｌ 提高图像灰度级的动态 范围； 然后采 用传统 的 Ｃ ｎｙ算子 进行 边缘 检测 ， ａｎ 获得 最终 的输 出 ．
Ｄ （ ｎ ＝厂 ，） ． ，） ｍ，） （ ， Ｙ ． ， （
变换 来说 ， 以通过 二维 Ｍ ｌｔ 可 ａ ａ快速算 法 来实 现 ， 图像 处 理 中用 到 的二 ｌ 在 维 小波 变换通 常都 是这 种类 型 的小波 变换 ． 幅 Ｎ 的 图像 经过 一层 二 维 Ｍａａ快 速 算法 实 现 小波 一 ｘＮ ｌｔ ｌ 分 解后 ， 将得 到 ４个大 小均 为 Ⅳ ／２ｘＮ／２的子带 图像 ， 即一 个逼 近 信 号 （ 应 着 Ｃ， 平 和垂 直方 向 对 水 均 为低 频分量 ） ３个 细节 信号 （ 和 对应 着上 面 的 Ｄ ， Ｄ ， 平 和垂直 方 向至少 有一 个高 频分 量 ） Ｄ ， 水 ．
维普资讯
３ ６
上海师范大学学报（自然科学版 ）
２０ ０６正
那么， 二维 小波 基 可 以通 过 以下伸 缩 平移实 现 （ Ｙ ＝２ Ｊ ２ Ｊ — ｍ，～Ｙ—ｎ √， ｎ ∈ Ｚ， ，） －￣ （ － ｈ ２ ） ｍ， ｉ＝ １２，． ， ３
基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测
现代电子技术Modern Electronics TechniqueFeb. 2024Vol. 47 No. 42024年2月15日第47卷第4期0 引 言带钢是钢铁工业的主要产品之一，广泛应用于机械制造、航空航天、军事工业、船舶等行业中。
然而在带钢的生产制作过程中，由于受到原材料、生产设备、工艺流程等多种因素的影响，不可避免地会导致带钢表面出现缺陷，例如：氧化、斑块、裂纹、麻点、夹杂、划痕等。
表面缺陷不仅影响带钢的外观，更是损害了产品的耐磨性、抗腐蚀性和疲劳强度等性能，因此需要加强产品的质检，对有表面缺陷的带钢进行检测和筛查。
但传统人工检测方法采用人为判断，随机性较大、检测置信度偏低、实时性较差[1]。
卞桂平等提出一种基于改进Canny 算法的图像边缘检测方法，采用复合形态学滤波代替高斯滤波，并通过最大类间方差法选取高低阈值，最后利用数学形态学对边缘进行细化，提高了抗噪性能[2]。
刘源等提出一种DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.04.027引用格式：崔莹，赵磊，李恒，等.基于小波去噪与改进Canny 算法的带钢表面缺陷检测[J].现代电子技术，2024，47（4）：148⁃152.基于小波去噪与改进Canny 算法的带钢表面缺陷检测崔 莹， 赵 磊， 李 恒， 刘 辉（昆明理工大学 信息工程与自动化学院， 云南 昆明 650500）摘 要： 针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题，提出一种基于小波去噪与改进Canny 算法的带钢表面缺陷检测算法。
首先通过小波变换将原始图像分解，对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度，对高频分量采用改进的阈值函数进行去噪，并通过小波重构得到增强图像。
其次对传统Canny 算法进行改进，通过改进的自适应加权中值滤波进行平滑，并增加梯度方向模板；然后采用迭代式最优阈值选择法与最大类间方差法来求取高低阈值，提高算法的自适应性。
多模态医学影像配准与融合技术的研究
maD x1((i,j),D2(i,j)) hhma1xhma2x
DF(i,j)D D12((ii,,jj))
hhma1,xhhma2x (3.6)
hhma1,xhhma2x
DF H(i,j)
hhma1,xhhma2x
所提算法
2.0598 19.9356 48.5486 0.7964
23
基于区域模糊熵和区域亮度细节占优的融合算法 设计
LFL L12
HK1(x)HK2(x) HK1(x)HK2(x)
(3.20)
HK(x)M N 1ln2iMjNSn(ij(xij))
(3.21)
24
❖ 仿真实验
(a) CT图像
度系数；
LFω 1L1ω 2L2
(3.1)
11
i
Ei E1 E2
(3.2)
Ei Pi2(m,n) (m,n)w
(3.3)
对于小波系数，首先使用下式确定医学源图像高 频分量的边缘点和非边缘点，保护边缘点对应的 小波系数；
M 1 G (f B ) (f B )
(3.4)
12
对非边缘点用式(3.5)进行小波系数融合。然后用 式(3.6)获得融合图像的小波系数。
和 I k A ,ij
I
k B
,
i分j 别表示第k对子图像中像
素(i,j)的灰度值，将其归一化到0～1范围内，令内
部链接输入矩阵、内部行为矩阵和阈值矩阵的初值
分别为: 于熄火状态: 刻记录矩阵
，
，L此kij(0时)，Uikj所(0)有0神经ikj (0元) 都1 处
，Nmax为最大迭代次数Yijk，(0)点 火0 时
基于改进Canny算子的图像边缘检测方法
基于改进Canny算子的图像边缘检测方法作者：魏晴霞来源：《科技创新导报》 2012年第16期魏晴霞(甘肃省电力公司信息通信中心交换网络处甘肃兰州 730050)摘要:针对Canny算子在图像边缘检测中算法鲁棒性差的问题,提出了一种改进的Canny算子并将其应用于图像边缘检测,新的算子利用平滑后对图像进行灰度拉伸的预处理,利用遗传算法求阈值,从而得到较为理想的图像边缘。
仿真实验结果表明,改进后的Canny算子能有效检测到图像中的细节梯度,并去除了伪边缘和噪声边缘。
关键词:Canny算子边缘检测灰度拉伸遗传算法中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)06(a)-0028-01近些年来,随着一些新的数学理论及数学工具在图像处理中的新应用,由此学者们提出了一些新的边缘检测方法,例如:基于小波变换的方法、数学形态学方法、模糊理论和神经网络等边缘检测法[2-3]。
然而,就现有的图像边缘检测算子而言,Canny算子是效果最好且最具实用性的一个边缘检测算子。
然而,Canny算子也具有缺陷[4-5],主要表现在对噪声较为敏感,边缘检测鲁棒性较差,检测到的图像边缘常常含有较多的伪边缘。
为了克服这一难题,提出了一种改进的Canny边缘检测方法,与经典的Canny算子相比,新的Canny边缘检测算子具有更好的边缘检测结果和较高的鲁棒性。
1 改进后的Canny算子1.1 图像预处理图像预处理重要是对图像的滤波,其结果是可以平滑图像中的各种噪声,使图像更清晰,便于后续步骤的处理。
然而,图像滤波在平滑噪声的同时也会导致一些边缘细节变得比较模糊,从而导致在后续的图像处理过程中难以深层处理。
基于该原因,在图像滤波后,我们需要对图像进行灰度拉伸处理,以使图像的灰度分布范围变宽,从而增强图像对比度和边缘变化速率。
具体处理如公式1:其中,Mg=Mf=255。
u和V均为常数。
1.2 遗传算法求取阈值由于经典的边缘检测算子中Canny算子是性能最好的,然而,该算子性能受参数H处和阈值Hth、Lth的影响。
基于小波变换和中值滤波的Canny边缘检测算法
权 淑娟 周 海 英
（ 中北大 学 电子与计 算机 科 学技 术 学院 太原
０ ０５ ） ３ ０ １
【 摘 要】传 统 的 Ｃ ｎ ｙ边 缘检 测 算法 采用 的是 高斯 平滑 ，用来 去 除 图像 中的计 算 噪声 ， 种 去噪 方法 虽然对 抑 ａｎ 这
制高 斯噪 声效果 较 好 ，但对脉 冲 噪声 等 的去 除并 不理 想 。针对这 一问题 ，提 出 了用小 波 变换 与 中值 滤 波相结 合 的方 法取代 了传 统 的高 斯滤 波 法 ，并 对平 滑后 的图像作 图像 增 强。 实验表 明，该 方 法有 效地提 高 了边缘 检测 的
准 确 性 ，得 到 了比较 理 想 的边 缘 检测 效果 。
【 关键词 １ Ｃ ｎ ｙ边 缘检 测 ，高斯 平 滑 ， 小波 变换 ， 中值 滤波 ， 高斯滤 波 ａｎ
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９．Байду номын сангаас１ 文 献 标 识 码 ：Ａ
基于改进Canny算子的图像边缘融合方法
基于改进Canny算子的图像边缘融合方法
陈海峰;庄金雷;朱标;李培华;杨潘;刘丙友;樊璇
【期刊名称】《新乡学院学报》
【年(卷),期】2022(39)12
【摘要】为了同时保留红外图像的特征信息和可见光图像的细节信息,提出了一种基于Canny红外图像和可见光图像边缘融合检测方法。
首先,使用改进的Canny 算法对红外图像进行图像处理得到红外边缘图像;其次,对可见光图像进行去雾预处理以及Canny边缘提取得到可见光边缘图像;最后,将红外边缘图像和可见光边缘图像进行拉普拉斯金字塔图像融合。
实验结果表明,所提出的方法在突出目标特征信息和保留细节特征方面表现优异。
【总页数】5页(P23-27)
【作者】陈海峰;庄金雷;朱标;李培华;杨潘;刘丙友;樊璇
【作者单位】安徽工程大学电气工程学院;哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院;中航华东光电有限公司;达尔智能控制有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法
2.基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法
3.基于改进Canny算子的磁共振T2加权图像边
缘检测方法研究4.基于改进RGHS和Canny算子的水下图像边缘检测方法5.基于改进的Canny算子的图像边缘检测方法
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边缘 检测是 图像 处 理 中的重 要 内容． 缘 是 图 边
像 的最基本 特征 ． 谓边 缘 ， 指周 围像素灰 度有 阶 所 是 跃变化 或屋顶 变化 的那些 像 素 的 集合 ． 缘 反 映 的 边
舍¨． 由于小 波变换 具 有 良好 的时频 局 域 化特 性 及 多尺度 分析 能力 ， ｌ ｔ Ｍａ ａ等人较早 提 出了基 于奇异点 ｌ 检 测 的小波 多尺度边 缘 检 测方 法 ｊ传统 的小 波 ． 变 换应 用于 图像边 缘 检 测 虽具 有 较强 的理论 性 ， 但 边 缘 不 连 续 ， 制 噪声 能 力 弱 ． ａｎ 抑 Ｃ ｎ ｙ算 子 相 对 于
基 于小 波 变换 与 Ｃ ｎ ｙ算子 融合 的 图像 边 缘检 测 方法 ａｎ
白婷婷 ， 邓彩霞 ， 耿 英
（ 哈尔 滨 理 工 大 学 应 用 科 学 学 院 ， 龙 江 哈 尔 滨 １０ ８ ） 黑 ５ ０ ０
摘
要： 针对传 统 的小波 变换提 出了一种 图像 融合 的边缘 检测 方法 ． 在边缘 不连 续和抑 制噪声
中图分类 号 ： ２ ０９ 文献 标志码 ： Ａ 文章 编号 ： ０ ７ ２ ８ （ ０ ０ Ｏ 一 ０ ４ ０ １０ — ６ ３ ２ １ ） ｌ ０ ４ — ４
Ｉ ｇ ｄ ｅ Ｄ ｔｃ ｉｎ Ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｄ Ｃａ ｎ ｅ ａｏ ｅ Ｅ ｇ ｅｅ ｔ ａ ｅ ｎ Ｗ ｖ ｌ Ｔ ａ ｓＯ ｍ ｎ ｎ ｙ Ｏｐ ｒｔ ｒ ｍａ ｏ ｔ
第 １ ５卷
第 １期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
Ｊ ＵＲＮＡＬ Ｏ ＲＢ Ｎ ＵＮＩ ＥＲ ＩＹ ＣＩ ＮＣ ＮＤ Ｔ ＣＨＮＯＬ Ｏ Ｆ ＨＡ Ｉ Ｖ ＳＴ ＯＦ Ｓ Ｅ Ｅ Ａ Ｅ ＯＧＹ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ １１ ．１
２１ ０ ０年 ２月
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Ａｂｓｒ ｃ ： ｔ ａ ｔ Ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｍａ ｅ ｄ ｅ ｅｅ ｔｏ ａ ｅ ｉ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｔ ｏ ｆｒ ｉ ｇ ｅ ｇ ｄ ｔ ｃｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏｌ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ． Ｂｅ ａ ｓ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｃ ｕ ｅ ｈ ｒ ｄｔ ｎ ｌ ｉ ｗａ ｅｅ ｎ ｙ ｉ ｓ ｕ ａ ｅ ｔ ｏ ｒ ｌｔ ｅ ｎ ｉｙ ｗｅｌａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｇ ｓ ｎ ｔｃ ｎ ｉｔｎ ｏ ｄ ｒｃ ｉｎ ｐ ｏ ｅ ｔｅ ｏ ｍ・ ｖ ｌｔａ ａ ｓｓｉ ｎ ｂｌ ｏ ｃ ｎｔｏ ｈ ｏ ｓ ｌ ｎ ｈ ｄ ｅ ｉ ｏ ｏ ｓｓｅ ｔｔ ｉｅ ｔｏ ｒ ｐ ｒｉｓ ｓ ｍｅ ｉ ｌ ｐ ｏ ｅ ｎ ｓｈ ｖ ｅ ｎ ｍａ ｅ ａ ｄ ａ ｎ ｗ ｉ ｄ ｏ ｖ ｌｔｔａ ｓｏ ｍ ａ ｅ ｎ ｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｉ ｄ ｔｃｓ ｔ ｅ ｅ ｇ ｆｏ ｇｎ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ａ ｅ ｂ ｅ ｄ ｎ ｅ ｋ ｎ ｆｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆｒ ｈ ｓ ｂ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｅ ｅ ｔ ｈ ｄ ｅ ｏ ｒ ｉ ａ ｉ ｌ ｉ ｇ ｙ ｔ ｅ ｍｅ ｎ ｆｎ ｗ ｖ ｌｔｔａ ｓ ｒ ａ ｄ Ｃａ ｎ ｐ ｒｔ ｒｒ ｓ ｅ ｔｖ ｌ ｈ ｎ ｄ ｅ ｍａ ｅｆ ｓｏ ｆｔ ｅｔ ｅ ｍａ ｅ ｂ ｈ ａ ｓｏ ｅ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｍ ｎ ｎ ｙ ｏ ｅ ａｏ ｅ ｐ ｃｉｅ ｙ．ｔｅ ｏ ｓ ｉ ｇ ｕ ｉｎ ｏ ｈ ｗｏ ｒ ・ ｏ ｓ ｈ ｈ ｔｐ ｏ ｃ ｄ ｂ ｈ ｓ ｗｏｄｅｅ ｔ ｇ ｍｅ ｈ ｄ．Ｉ ｉ ｈ ｗｎ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｐｒｖ ｄ ｓｃ ｅ ｒｒａ ｍｏ ｔ ｕ ｓ ｔ ａ ｒｄｕ ｅ ｙ ｔ ｏ ｅ ｔ ｔｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ｔ ｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｏ ｉ ｅ ｌａ ｅ ｎｄ ｓ ｏ —
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能 力弱的 问题给 出了一 种改进 的 小波 变换 方法． 并对 原 图像 分 别采 用改进 的小 波 变换和 Ｃ ｎ ｙ算 ａｎ
子 两种方 法进 行 边缘提取 ， 再将 两种 方法 的检 测 结果进行 图像 融合 ． 实验证 明融合后 的 图像 结合 了
两种检 测方 法的优 点 ， 一种 有效地 图像 边缘 检 测方法 ． 是 关键 词 ： 小波 变换 ；边缘检 测 ； ａｎ Ｃ ｎ ｙ算子
是 图像 灰度 的不连续 性 ．
传 统 的边 缘检 测 方法 ， 般 地可 根据 模 板 的大 一 小 和元素 值 的不 同有 不 同的微 分算 子 ， Ｒ ｂｒ算 如 ｏｅ ｔ 子 、ｏｅ算 子 、ｒｗｔ算 子 、 Ｏ Ｓｂｌ Ｐｅ ｉ ｔ Ｌ Ｇ算 子等 ． 些 算 子 这