【摘 要】
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为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,郑州烟草研究院烟草行业烟草工艺重点实验室,国土资源部地质信息技术重点实验室,中国地质科学院矿产资源研究所国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室,兰州大学甘肃省西部矿产
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60872065);烟草行业烟草工艺重点实验室开放课题基金(GY-KF-[2014]-007);国土资源部地质信息技术重点实验室开放基金(217);国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室开放基金项目(ZS1406);兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室开放基金(WCRMGS-2014-05);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多尺度、多方向无下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST),得到图像在NSST域的高频系数;然后选取相邻的两个较大尺度的高频系数进行改进的尺度积运算,并经NSST模极大值处理得到边缘二值图像;最后使用区域连通方法去除二值图像中的孤立点,得到准确的边缘图像。大量实验结果表明,与小波模极大值、小波尺度积、基于无下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)模极大值和尺度积、NSST模极大值等4种边缘检测方法相比,本文提出的方法具有更强的抗噪能力,且有效地避免了纹理的影响,检测出的边缘完整清晰,连续性好。
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