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《重庆大学》 2003年
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小波多尺度积和B样条边缘检测算法研究

张小洪  
【摘要】: 边缘检测技术在图像工程中占有重要的地位和作用,因为边缘检测是图像分割的核心内容,而图像分割又是从图像处理进入图像分析的关键步骤,也是进一步图像理解的基础。所以对边缘检测的研究一直是图像技术研究中热点和焦点,从而导致边缘检测的算法层出不穷。然而,我们在实际的应用开发中发现,现有的边缘检测算法对目标的检测和识别,多数达不到令人满意的结果,因此,结合实际课题---ICF(惯性约束核聚变)图像处理系统---的需要,本文展开了对边缘检测和目标测量的研究。 高精度地定位靶的空间坐标是ICF的核心技术,解决这个问题的关键是运用图像分割技术高精度地检测、识别和测量靶,所以论文涉及了以下几个主要内容:其一,通过分析小波多尺度边缘检测原理,以及小波变换对边缘和噪声影响的不同规律,提出了小波多尺度积边缘检测算法,该算法能有效地抑制噪声,特别是,在大尺度下利用该算法在不考虑精度的情况下,能有效地识别目标区域;其二,利用B-样条函数对高斯函数的优点,提出了基于Canny算子改进型边缘检测算法,该算法与Canny算子相比,提高了边缘的清晰度和连续性,而且抗噪能力明显增强;其三,高精度的图像测量离不开亚像素分析技术,故对亚像素定位技术作了一定的研究;最后,综合运用上述方法,提出了自动检测、识别圆和测量圆参数算法,在这个算法中,还利用了目标跟踪技术和拟合圆曲线的最小二乘法,其中,针对特殊运用,如跟踪圆曲线上的边缘点,对现有跟踪算法作了一定的改进,使其能过断点,得到更多的圆的边界点。另外,在实际运用中,根据噪声点在边界点周围的分布规律,对拟合圆曲线的最小二乘法做了一定补充,提高了测量圆参数的精度,使其增强了抗噪能力,并为自动检测和测量提供了依据。 最后,本文对ICF图像处理系统的分析、设计、功能作了简单的介绍,同时把自动检测、识别、测量圆的算法运用于实际图片的测量,能达到较理想的结果。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP391.41

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