基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

摘要

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12％,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.