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Haar小波数值解原理在图像边缘检测算法中的应用
文献摘要：
在计算机视觉领域中,提取出的图像边缘信息不仅可以简要表示整幅图像信息,且能充分体现出物体的特征,因此边缘检测算法的重要性日益凸显.文中针对传统图像边缘检测算法中存在的抗噪性能差和边缘定位不明显等问题,提出了一种基于非均匀Haar小波变换的图像边缘检测算法.利用Haar小波滤波器将原始图像分解为4个子分量图像,其中水平与垂直高频子分量图像采用Canny算子进行边缘检测,低频子分量图像则利用修正形态算子进行形态学边缘检测.然后对处理后的所有子分量图像进行逆向重构操作,从而实现精准的边缘检测操作.最终,基于Lena图像验证了所提算法的性能.实验结果表明,所提算法的峰值信噪比与均方误差分别为6.3338和15217.52,且边缘检测效果明显优于其他相关对比算法.
文献关键词：
图像处理;边缘检测;抗噪性能;边缘定位;Haar小波;Canny算子
中图分类号：
作者姓名：
徐艳华;周荣亚
作者机构：
陕西铁路工程职业技术学院,陕西渭南714000
文献出处：
引用格式：
[1]徐艳华;周荣亚-.Haar小波数值解原理在图像边缘检测算法中的应用)[J].电子设计工程,2022(14):110-114
A类：
B类：
Haar,波数,数值解,图像边缘检测,边缘检测算法,计算机视觉,图像边缘信息,整幅,图像信息,抗噪性能,边缘定位,非均匀,小波变换,小波滤波,滤波器,原始图像,图像分解,Canny,逆向重构,检测操作,Lena,峰值信噪比,均方误差,检测效果,对比算法
AB值：
0.32222
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