电子科技
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전자과기
IT AGE
2011年
9期
104-107
,共4页
超空泡图像%自适应多尺度小波边缘检测%K均值聚类%多尺度融合
超空泡圖像%自適應多呎度小波邊緣檢測%K均值聚類%多呎度融閤
초공포도상%자괄응다척도소파변연검측%K균치취류%다척도융합
super vacuoles image%adaptive multi-scale wavelet edge detection algorithm%k-means clustering%multi-scale fusion
针对水下高速射弹试验获取的超空泡图像中夹杂较多噪声,而传统边缘检测算法在自动边缘检测中抑制噪声效果差的问题。文中采用自适应多尺度小波边缘检测,对超空泡图像进行边缘检测。算法中首先对图像进行多尺度下的小波变换和相邻尺度间的梯度增强,再采用K均值聚类进行边缘的自动检测,得到不同尺度下的边缘,根据小波基的不同选择对应的多尺度融合方法进行多尺度融合,得到最终的边缘图像。实验表明,文中算法相比传统边缘检测算法,有效地抑制了图像中噪声,得到了更完整的边缘信息。
針對水下高速射彈試驗穫取的超空泡圖像中夾雜較多譟聲,而傳統邊緣檢測算法在自動邊緣檢測中抑製譟聲效果差的問題。文中採用自適應多呎度小波邊緣檢測,對超空泡圖像進行邊緣檢測。算法中首先對圖像進行多呎度下的小波變換和相鄰呎度間的梯度增彊,再採用K均值聚類進行邊緣的自動檢測,得到不同呎度下的邊緣,根據小波基的不同選擇對應的多呎度融閤方法進行多呎度融閤,得到最終的邊緣圖像。實驗錶明,文中算法相比傳統邊緣檢測算法,有效地抑製瞭圖像中譟聲,得到瞭更完整的邊緣信息。
침대수하고속사탄시험획취적초공포도상중협잡교다조성,이전통변연검측산법재자동변연검측중억제조성효과차적문제。문중채용자괄응다척도소파변연검측,대초공포도상진행변연검측。산법중수선대도상진행다척도하적소파변환화상린척도간적제도증강,재채용K균치취류진행변연적자동검측,득도불동척도하적변연,근거소파기적불동선택대응적다척도융합방법진행다척도융합,득도최종적변연도상。실험표명,문중산법상비전통변연검측산법,유효지억제료도상중조성,득도료경완정적변연신식。
Aiming at the undesirable noise in the image of Super Vacuoles image,which is acquired from the high-speed projectiles test underwater,and the poor ability of traditional edge detection algorithm to restrain the noise in auto edge detection,this paper uses the self-adaptive multi-scale wavelet edge detection to detect the edge of Super Vacuoles image.First,we carry out the multi-scale wavelet transform and the enhancement of neighboring scale gradient.Then,we use the K-Means clustering to auto detection the edge,after which we obtain the edge of different scale.Finally,we choose the Multi-scale fusion strategy according to the wavelet and fuse the multi-scales edge into the final edge.The Experiments show that compared with the traditional edge detection algorithm,the proposed algorithm suppresses the edge noise more effectively,and obtains more information of the edge.
