排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
为提高含噪图像的边缘提取性能,本文提出基于NSCT的含噪图像边缘检测算法。该算法先利用硬阈值方法去除各子带中的噪声信息,然后对得到的高频图像进行自适应阈值法处理得到高频边缘信息,利用对低频图像提取的低频边缘图像对高频边缘图像进行补偿,得到最终的边缘图像。实验结果表明提出算法在不同噪声密度下均能获得良好的边缘检测效果,验证了提出方法的有效性和优越性。 相似文献
2.
为提取丰富的边缘信息,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)能够很好逼近图像的方向信息这一特征,设计了一种图像边缘检测算法.该方法将图像变换到NSCT域,对高频和低频子带信息分别处理:首先只保留高频系数矩阵中的较大的系数并利用其得到高频特征图像,根据自适应阈值法对高频图像进行处理得到高频边缘信息;然后对低频子带信息提取其低频边缘信息;最后利用低频边缘信息对高频边缘信息进行补偿,同时去除孤立噪声点,得到最终的边缘图像.通过对灰度图像及彩色图像的仿真实验,与sobel、canny、log及prewitt算子的检测结果进行比较,给出了定量的评价指标,验证了提出方法的有效性和优越性. 相似文献
1