尺度独立MAS小波算法检测目标图像边缘

摘要

通过分析图像中不同类型的奇异点, 进而区分目标图像的不同类型边缘, 由此来解决带有噪声干扰条件下的图像边缘检测问题. 小波理论在时频域的紧支性和对非平稳信号(噪声)良好的处理效果, 在图像处理的研究中大大优于传统的Fourier变换, 并广泛应用于图像去噪和边缘提取方面. 在小波理论中, Lipschitz指数可以刻画不同的奇异点, 从而区分出图像的边缘和背景噪声. 在此基础上, 提出了一种独立于尺度的有效算法, 并应用于模角分离(modular-angle-separated, MAS)的小波函数. 用该算法处理二维图像的边缘, 效果优于同类方法, 且特别适用于有噪声背景的图像边缘提取.