基于小波分析的大气颗粒物数字图像的边缘检测
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基于小波分析的大气颗粒物数字图像的边缘检测
作者:徐永生 Publish: 2006-7-4 Hits:-
【中文题名】 基于小波分析的大气颗粒物数字图像的边缘检测
【英文题名】 Research of the Suspended Particulate Image Edge Detection System Based of Wavelet Analysis
【学科专业】 控制理论与控制工程
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2006-7-4
【中关键词】 图像处理,边缘检测,小波变换,多尺度分析,,
【英关键词】 image processing,edge detection,wavelet transform,multiscale analysis,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统>集中检测与巡回检测系统
【论文摘要】 大气悬浮颗粒污染物(TSP)是指空气动力学当量直径在100微米以下的固态和液态颗粒物,它是造成大气污染的重要原因之一。如何有效的识别出大气中悬浮颗粒状污染物,采取必要的保护措施,一直是国内外环境人员研究的一个重要课题。 在图像分析的研究和应用中,图像分割是一种基本的和关键的技术,其目的是将目标和背景分离,为目标识别、精确定位等后续处理提供依据,其结果直接影响到其后的信息处理过程。在图像分割中,边缘检测方法可以说是人们研究得最多的方法,它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。 由于小波变换具有良好的多尺度边缘检测性质,使得小波变换用于边缘检测的理论和应用都得到了极大的发展。建立在这些发展的基础之上,本文主要在经典的图像边缘检测方法研究、小波变换的基本理论研究、研究了利用小波算子进行图像边缘检测的方法、总结了在图像边缘检测中会遇到的一些问题这几方面作了部分工作。 经典的图像边缘检测方法包括:差分边缘检测、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Robinson算子和Laplace算子,并通过理论分析和仿真计算,比较了它们各自的优缺点及适用性。这类经典...
【论文题纲】
第1章 绪论 7-13
1.1 图像分割技术 7-8
1.2 图像边缘检测方法 8-9
1.3 评价边缘检测算法的准则 9-11
1.3.1 连续 Canny准则 9-10
1.3.2 离散 Canny准则 10-11
1.4 小波变换用于边缘检测的现状 11
1.5 本文主要工作 11-13
第2章 经典图像边缘检测方法 13-24
2.1 边缘检测的基本方法 13-14
2.2 一些经典的边缘检测算子 14-20
2.2.1 差分边缘检测 14
2.2.2 Roberts算子 14-15
2.2.3 Sobel算子 15-16
2.2.4 Prewitt算子 16-17
2.2.5 Robinson算子 17-18
2.2.6 Laplace算子 18-20
2.3 经典边缘检测方法的仿真结果 20-24
第3章 小波变换的基本理论研究 24-38
3.1 小波变换基本理论 24-27
3.1.1 多分辨率分析 24
3.1.2 尺度函数和小波函数 24-26
3.1.3 小波变换 26-27
3.2 小波基 27-30
3.2.1 正交小波基 27-28
3.2.2 小波与滤波器组 28-29
3.2.3 双正交小波基 29-30
3.3 基于小波变换的边缘检测理论 30-31
3.4 提升格式 31-33
3.5 一种自适应整数小波变换方法 33-38
3.5.1 提升格式与整数变换 33-34
3.5.2 自适应整数变换与完全重构条件 34-36
3.5.3 整数变换的例子 36-38
第4章 小波边缘检测方法 38-47
4.1 B样条小波算子 38-41
4.1.1 B样条函数的定义及所构成的空间 38-39
4.1.2 二阶样条函数 39-41
4.2 基于高斯函数的小波算子 41-47
4.2.1 高斯函数的各阶导数构成的小波函数 41-44
4.2.2 高斯函数中均方差的求解 44-47
第5章 小波分析在边缘检测中的应用及实现 47-56
5.1 小波边缘检测的应用 47
5.2 图像的预处理 47-49
5.2.1 图像的二值化 47-49
5.2.2 图像的滤波 49
5.3 小波边缘检测的详细步骤及合成 49-51
5.4 小波边缘检测算法的仿真结果 51-54
5.5 轮廓的统计 54-56
第6章 总结 56-59
6.1 本课题所做的主要工作 56
6.2 相关领域的技术发展动态 56-58
6.3 算法改进的方向和可能采取的技术手段 58-59
参考文献 59-62
致谢 62-63
攻读硕士学位期间发表的论文 63
攻读硕士期间参加的科研项目 63
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.378719
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