基于复Contourlet和改进数学形态学的火焰图像边缘检测

摘要

为进一步改善火焰图像边缘检测性能,提出了一种基于复Contourlet模极大值和改进数学形态学的边缘检测方法,通过复Contourlet变换将火焰图像分解成低频和高频子带,并对边缘细节较少的低频子带分量采用改进的数学形态学方法进行处理,检测出较弱的边缘并保证定位准确,而对高频子带分量采用复Contourlet模极大值法检测边缘,可有效减弱噪声,最后经融合得到火焰图像的完整边缘.结果表明:与Canny方法、小波模极大值方法、Contourlet模极大值方法和Contourlet形态学方法相比,所提方法在主观视觉效果、峰值信噪比等客观定量评价指标2个方面有明显的优势,具有更好的边缘检测效果,边缘轮廓更清晰完整,且具有很强的抗噪性能.