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(diǎn)的基礎(chǔ)上，針對彩色圖像的邊緣檢測，提出了基于二進(jìn)小波變換的邊緣檢測方法。將彩色圖像進(jìn)行二進(jìn)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(chǔ)上通過Canny算子提取圖像的邊緣。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對這兩種方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于二進(jìn)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(guān)鍵詞】二進(jìn)小波變換；Canny算子；圖像邊緣提取

中圖分類號： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)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(dāng)人們看一個(gè)有邊緣的物體時(shí)，首先感覺到的便是邊緣?；叶然蚪Y(jié)構(gòu)等信息的突變處稱為邊緣。邊緣是一個(gè)區(qū)域的結(jié)束，也是另一個(gè)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(shí)際目標(biāo)的真是邊緣。由于圖像數(shù)據(jù)是二維的，而實(shí)際物體是三維的，從三維到二維的投影必然會(huì)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(shí)際邊緣。[3]二進(jìn)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(shí)，平移不變性的優(yōu)點(diǎn)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(jìn)小波變換的邊緣檢測方法

1.1 二進(jìn)小波變換

1.2 本文的邊緣檢測過程

2 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果

本文實(shí)驗(yàn)在matlab R2010a環(huán)境下對該方法進(jìn)行驗(yàn)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(jìn)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(jìn)行提取邊緣的方法，得到下面如圖1所示實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

（1）彩色原始圖像1 （2）基于二進(jìn)小波的邊緣圖像

（5）彩色原始圖象 （6）基于二進(jìn)小波的邊緣圖像

在實(shí)驗(yàn)結(jié)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(jìn)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(xì)節(jié)信息。雖然對這兩種圖像分別進(jìn)行增強(qiáng)處理和閾值降噪處理，但是明明基于二進(jìn)小波變換的邊緣提取算法的結(jié)果圖更好。總之，無論對原始圖像進(jìn)行提取邊緣還是對增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行提取邊緣，基于二進(jìn)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(jìn)行降噪處理，還分別采用正交小波和雙正交小波進(jìn)行分解，然后對分解系數(shù)用Canny算子進(jìn)行邊緣提?。?/p>

3 結(jié)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(xì)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(jìn)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(jìn)小波變換作為新的一種圖像處理工具，顯現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢，因此這些年來對二進(jìn)小波變換的各種研究一直更新，尤其是基于二進(jìn)小波變換的圖像邊緣檢測方法應(yīng)用的比較廣泛，關(guān)于這方面的研究也得到了一定的成果，二進(jìn)小波變換的應(yīng)用取得更多研究者的認(rèn)可，基于二進(jìn)小波的邊緣提取問題成為了這幾年來的研究熱點(diǎn)，國內(nèi)外也相繼提出了基于二級小波變換的圖像處理應(yīng)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(xiàn)】

[1]吐爾洪江·阿布都克力木，小波信號處理基礎(chǔ)[M].北京：郵電大學(xué)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(jìn)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(shù)，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(jìn)小波變換的遙感圖像融合方法[J].新疆師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，36（4），83-85.