為了獲得較好的煙霧圖像,得到更多的圖像信息,分析相關(guān)的邊緣檢測的方法。以利用圖像實(shí)現(xiàn)煙霧檢測為背景,采用一種基于小波模極大值的多尺度的實(shí)現(xiàn)煙霧圖像的邊緣檢測算法。選擇了B樣條函數(shù)作為小波函數(shù),通過對實(shí)驗(yàn)所采集的煙霧圖像進(jìn)行小波模極值大的多尺度邊緣檢測算法將圖像進(jìn)行多尺度分析,最后將不同尺度的圖像綜合起來與傳統(tǒng)邊緣檢測方法作比較,仿真分析表明,基于小波多尺度模極大值的算法在煙霧圖像邊緣檢測中的效果較傳統(tǒng)邊緣檢測效果更好。 

【文章來源】：國外電子測量技術(shù). 2020,39(09)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【圖文】：

煙霧檢測裝置

如圖2所示，圖像邊緣檢測是圖像判讀和信息提取的基本處理方法。數(shù)字圖像包含著大量的信息，圖像信息的提取是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。判斷圖像上信息的變換可以利用灰度閾值，有助于圖像的分割和模式識別。經(jīng)典的邊緣檢測算法一般通過梯度處理來完成圖像的檢測，利用相應(yīng)的模板系數(shù)通過梯度算子對圖像進(jìn)行矩陣運(yùn)算[11]。3 小波函數(shù)的選取

為了驗(yàn)證本文所提出的基于小波變換模極大的多尺度算法在處理煙霧圖像的優(yōu)越性，在本次實(shí)驗(yàn)中采用采集到的一幅煙霧圖像。對其進(jìn)行邊緣檢測與傳統(tǒng)的幾種邊緣算子的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相對比，幾種傳統(tǒng)算子邊緣檢測實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。圖3 經(jīng)典邊緣算子對煙霧圖像檢測

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3575616