湖南科技大学学报(自然科学版)
湖南科技大學學報(自然科學版)
호남과기대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF HUNAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2005年
2期
37-40
,共4页
炭素制品%X射线图像%小波变换%边缘检测%局部极大值
炭素製品%X射線圖像%小波變換%邊緣檢測%跼部極大值
탄소제품%X사선도상%소파변환%변연검측%국부겁대치
针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.
針對經典的邊緣檢測算法在炭素製品X射線有譟圖像的邊緣檢測效果問題,提齣瞭基于小波變換的多呎度跼部模極值邊緣檢測算法.該方法充分利用瞭小波變換優越的時頻跼部化分析能力及圖像邊緣點和譟聲點的小波變換跼部模值和方嚮在不同呎度下呈現不同的特性的特點.首先對圖像進行小波增彊處理,改善瞭圖像的質量,在此基礎上,確定瞭檢測X射線圖像邊緣的最優邊緣檢測濾波器(小波基)和呎度,給齣瞭小波多呎度跼部模極大值的算法,併將該算法與經典的邊緣檢測算子進行瞭比較.實驗結果錶明,該方法明顯比傳統檢測算子的效果要好,為進一步的缺陷模式識彆等高層處理奠定瞭良好的基礎.圖3,參15.
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