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《新疆大学》 2009年
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基于最小二乘支持向量机边缘检测改进算法研究

郭伟  
【摘要】: 边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础,是计算机视觉和图像测量重要的研究课题之一。如何快速、准确地对图像进行边缘检测是图像处理领域的研究热点。 近几十年来,有众多学者围绕边缘检测的问题提出了很多的算法,在这些算法中,曲面拟合方法,检测精度高,是近年来出现的比较好的方法,支持向量机方法就是曲面拟合方法中的一种。其中,如何获得最佳的曲面拟合是研究的重点。 本文提出了一种结合多尺度自适应高斯滤波技术的基于最小二乘支持向量机理论边缘检测方法。该边缘检测方法在保持了最小二乘支持向量机边缘检测算法原有的定位准确等优点的基础上,提高在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘方面的性能。 本文首先简要介绍了一些经典的、成熟的边缘检测算子和方法,论述了这些算法的基本原理,比较和分析了它们的特点。重点论述了多尺度自适应滤波技术。这是一种根据局部灰度变化的信息,估计边缘尺度的多尺度自适应高斯滤波方法。本文详细论述了多尺度自适应高斯滤波的基本理论和实现方法。 本文对于原始图像先采用基于灰度图像标准差直方图的自适应高斯滤波进行预处理,实现去除噪的同时尽可能保留图像边缘特征,这样能够使接下来的曲面拟合获得更好的效果。利用最小二乘支持向量机对滤波后的图像每一像素的邻域作灰度曲面的拟合,并根据径向基核函数导出图像的梯度算子和零交叉算子,最后通过梯度和零交叉的综合,实现了边缘的定位和检测。通过实验以及对实验结果的分析,该算法与传统的LS-SVM算法相比,边缘检测的性能得到改善。
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

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