基于beamlet变换的图像线性特征提取

摘要

Radon变换常用于图像直线特征的提取,但是在检测线段时,Radon 变换无法提供线段的端点以及长度信息,在提取被噪声严重污染的图像中的线性特征时存在巨大困难.beamlet是一个多尺度的在一定范围内的位置、方向和尺度下二进组织的线段库, 具有分级、多尺度的特性.beamlet变换是近年来蓬勃发展的多尺度几何分析理论的一种,特别适合于提取图像中的线性特征.该文描述了一个多尺度图像分析的框架,其中线段起到的作用类似点在小波中起的作用.论文研究了beamlet变换的实现方法,并将beamlet变换应用于被噪声严重污染的图像中线性特征的提取.实验证明该方法具有很好的效果.