导读:本文包含了多尺度边缘提取论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:边缘,尺度,小波,阈值,极大值,中位数,图像。
多尺度边缘提取论文文献综述
王建仑,韩彧,赵霜霜,郑鸿旭,何灿[1]（2018）在《自然光温室草莓叶片图像边缘提取的新多尺度分析算法》一文中研究指出本研究提出了一种基于四级daubechies 5('db5')小波分解提取自然光温室中草莓叶片图像边缘的新算法。该算法对不同尺度的重建图像采用不同的分割和运算方法,以去除叶片目标边缘的外部背景和内部纹理干扰。这种方法有两个优势:一是从不同的尺度空间来获取相应映射区域的重建图像,可以为相应的各层空间区域提供不同的图像抽象特征。另一方面,在某个尺度空间中特定映射区域的某些图像特征难以获得,而其它尺度空间中特定映射区域的这种特征则容易得到。在本文中对不同尺度重建的图像处理时,主要采用Otsu阈值分割获得不同尺度重建图像得到相应空间位置的二值图像区域,并用canny分割不同尺度相应映射区域的重建图像获取相应空间位置的准确梯度的边缘,并通过不同尺度空间相应映射区域的两种分割的综合,得到精确完整的叶片边缘。但是由于草莓叶片图像各自不尽相同,自然光温室的光辐射和反射环境下叶片图像的局部非均匀照度,导致canny边缘提取会产生大量非叶片边缘的伪边缘,所以必须对在不同尺度之间相应的空间映射区域内的重建图像,进行分割处理和边缘提取处理,对其结果进行跨尺度的形态学和逻辑运算,用以避免叶片图像的canny伪边缘造成叶片的内部分割不完整碎片和叶片内部区域与叶片外部区域的粘连。为此,本研究将尺度重建叶片图像的canny伪边缘分为叁类。第一类canny伪边缘是第一层小波分解重建的叶片图像边缘外部区域的canny伪边缘。第二类和第叁类canny伪边缘在第叁层小波分解重建图像的第一次Otsu分割的前景区域中。这两类映射区域中canny伪边缘都是映射第一层小波分解重建图像的相应空间区域的canny边缘,只是利用了第叁层小波分解重建叶片图像的第一次Otsu分割的前景区域,通过分类划分该区域对canny伪边缘进行分类处理。其中第二类canny伪边缘的区域是通过以第叁层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第叁层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的亮度突出的叶片图像边缘内部前景区域;第叁类canny伪边缘的区域同样是通过以第叁层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第叁层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的叶片图像边缘内部区域内灰度差异明显的背景区域。本文根据多尺度重建图像的区域类别划分,构造了针对这叁种不同区域的纹理特征的不同处理方法,得到了完整的、无干扰的精确的叶片canny边缘。最后,对多尺度方法进行了简化,给出了温室草莓叶片自然光的有效分割算法。(本文来源于《中国农业文摘-农业工程》期刊2018年01期）
席莎,邵巍[2]（2016）在《一种基于多尺度边缘提取的陨石坑检测算法》一文中研究指出针对星体表面的陨石坑可用于探测器的自主导航、障碍识别等任务,提出一种基于多尺度边缘提取的陨石坑检测算法。该算法首先利用高斯金字塔得到不同尺度的陨石坑图像;其次,针对不同尺度的陨石坑图像,利用EDPF边缘提取算法对陨石坑进行边缘提取,并连接关键边缘像素点为直线段来近似表示图像边缘;然后将具有相同偏转方向的边缘直线段连接成圆弧,并将有相似半径和中心的圆弧拟合成候选圆和椭圆;最后对候选圆、椭圆进行验证。该算法的优点在于,能够准确地检测出陨石坑,有较高的检测率,且对存在较多陨石坑的图像有较好的检测结果。(本文来源于《深空探测学报》期刊2016年04期）
李福沛,于文静,蔡琪,刘宇豪[3]（2015）在《基于小波的多尺度图像边缘提取的实验设计》一文中研究指出设计了基于小波的多尺度图像边缘算法的实验。通过此实验,在熟练掌握图像边缘提取的经典算法基础上,了解小波对于图像多层提供可实现上述方法的matlab程序代码,学生可利用相关程序对图像进行边缘提取,比较边缘提取利用不同方法获得不同特征的边缘。在数字图像实验中首次引入小波的多尺度图像边缘算法。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2015年19期）
杨玲,甄志明,刘国红,林德洋[4]（2014）在《基于多尺度边缘提取的薄雾图像处理方法》一文中研究指出雾天获取的图像,掩盖了部分需要的真实信息.针对这类图像,给出了应用强化边缘的方法进行处理,主要采用多尺度边缘提取方法获得图像边缘;用小波阈值去噪法对图像进行消噪处理;为了避免传统方法产生的块状现象,最后用叁次样条插值对图像进行平滑处理.(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2014年05期）
廖源,孙国强,钱亮[5]（2013）在《基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术》一文中研究指出结合了B样条函数良好的逼近特性以及多尺度积算法的抗噪性能,来达到图像边缘检测的最佳效果。首先通过选择合适的小波滤波器对信号进行小波变换,之后通过相邻尺度的小波变换相乘得到尺度积,以检测出图像的模极大值,最后通过阈值滤掉伪边缘,得到图像的边缘信息。实验表明,该算法相比其他传统检测算子能有效地抑制图像噪声,并且图像边缘和细节信息的失真量小。(本文来源于《信息技术》期刊2013年09期）
杨小娜,黄欢,徐晓煜,何冠雄[6]（2013）在《基于小波模极大值多尺度的图像边缘提取》一文中研究指出边缘是图像信息的主要内容,而小波变换的多尺度特点能够检测局域突变,是图像边缘检测的优良工具。采用的小波模极大值多尺度边缘提取的基本思想是沿梯度方向,在特定阈值的约束下检测模的极大值点,将不同尺度下的边缘信息通过一定的规则进行综合,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该方法能有效地抑制噪声,可靠识别边缘,提高检测精度等特点,是一种有效提取图像边缘的方法。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
郑玲,张玢,林洁,付立辰[7]（2012）在《基于自适应噪声阈值的EMD域多尺度边缘提取》一文中研究指出为了利用经验模式分解(EMD)方法对具有不同信噪比的信号提取边缘信息,提出一种采用中位数绝对离差方法来估计噪声阈值的EMD域多尺度边缘提取算法。该算法首先采用EMD方法求得各尺度残余分量的斜率信号;其次采用阈值化方法去除斜率信号中的噪声,其中噪声阈值采用中位数绝对离差方法求得;最后经空间一致性检验,输出信号的边缘信息。仿真实验结果显示,基于自适应噪声阈值的EMD域多尺度边缘提取可以准确提取信号边缘信息,同时抑制噪声信号。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年S1期）
王述琪,刘水英[8]（2010）在《基于小波变换的红外目标图像多尺度边缘提取》一文中研究指出数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。传统的空域微分算子等方法在对背景相对复杂的红外图像不能有效的提取目标边沿。针对红外目标—景间对比度小,边缘模糊的特点,提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法。实验结果验证了,该算法具有良好的检测效果。(本文来源于《科技创新导报》期刊2010年33期）
陶雪容,孙兴波,曾黄麟[9]（2009）在《白酒的显微图像多尺度Gabor边缘提取》一文中研究指出提出一种适应于显微图像的多尺度Gabor滤波边缘检测算法。用不同方向的Gabor滤波器分别检测出显微图像的不同尺寸的边缘信息,运用本文提出方法对所获不同尺寸的图像边缘进行自适应融合,获得理想的图像边缘,同时增强了模糊边缘,有效地消除了噪声。实验结果表明该算法对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰。(本文来源于《微计算机信息》期刊2009年34期）
王凯,于海勋,王广平[10]（2009）在《一种改进的小波多尺度相乘目标边缘提取方法》一文中研究指出传统的小波边缘检测算法在处理边缘定位精度和检测能力方面存在不足,对其进行优化和折衷是提高检测性能的关键,深入研究了小波变换在图像边缘提取中的应用,分析了小波变换时频域分辨率可调和多尺度分析的特性,提出了一种改进的基于相邻尺度小波系数相乘的边缘检测方法和改进的阈值构造方法,通过具体实验数据分析了小波分解尺度和阈值选取与边缘定位精度、边缘漏检误检的关系,以及对抗噪性能的影响。并通过算法仿真,与传统的小波边缘提取方法进行了效果对比。实验表明,针对典型的参考图片取得了较好的边缘检测效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2009年10期）
多尺度边缘提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对星体表面的陨石坑可用于探测器的自主导航、障碍识别等任务,提出一种基于多尺度边缘提取的陨石坑检测算法。该算法首先利用高斯金字塔得到不同尺度的陨石坑图像;其次,针对不同尺度的陨石坑图像,利用EDPF边缘提取算法对陨石坑进行边缘提取,并连接关键边缘像素点为直线段来近似表示图像边缘;然后将具有相同偏转方向的边缘直线段连接成圆弧,并将有相似半径和中心的圆弧拟合成候选圆和椭圆;最后对候选圆、椭圆进行验证。该算法的优点在于,能够准确地检测出陨石坑,有较高的检测率,且对存在较多陨石坑的图像有较好的检测结果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多尺度边缘提取论文参考文献
[1].王建仑,韩彧,赵霜霜,郑鸿旭,何灿.自然光温室草莓叶片图像边缘提取的新多尺度分析算法[J].中国农业文摘-农业工程.2018
[2].席莎,邵巍.一种基于多尺度边缘提取的陨石坑检测算法[J].深空探测学报.2016
[3].李福沛,于文静,蔡琪,刘宇豪.基于小波的多尺度图像边缘提取的实验设计[J].科技创新与应用.2015
[4].杨玲,甄志明,刘国红,林德洋.基于多尺度边缘提取的薄雾图像处理方法[J].哈尔滨理工大学学报.2014
[5].廖源,孙国强,钱亮.基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术[J].信息技术.2013
[6].杨小娜,黄欢,徐晓煜,何冠雄.基于小波模极大值多尺度的图像边缘提取[J].贵州大学学报(自然科学版).2013
[7].郑玲,张玢,林洁,付立辰.基于自适应噪声阈值的EMD域多尺度边缘提取[J].计算机科学.2012
[8].王述琪,刘水英.基于小波变换的红外目标图像多尺度边缘提取[J].科技创新导报.2010
[9].陶雪容,孙兴波,曾黄麟.白酒的显微图像多尺度Gabor边缘提取[J].微计算机信息.2009
[10].王凯,于海勋,王广平.一种改进的小波多尺度相乘目标边缘提取方法[J].计算机仿真.2009
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