[发明专利]一种采用非下采样轮廓波变换的图像边缘检测方法

摘要

本发明公开了一种采用非下采样轮廓波变换的图像边缘检测方法，对输入的含噪图像进行NSCT分解为低频系数和高频系数、对低频系数矩阵和各方向子带系数矩阵进行多方向微动得到多幅微动调制图像、将各微动调制图像与原子带图像相减以得到多幅微动变化图像、引入视觉竞争机制取模极大值进行竞争以得到强化的各子带边缘图、设置合适的阈值去除各子带边缘图中的噪声、对低频子带粗边缘图及同一尺度内各方向子带边缘叠加得到的各尺度粗边缘图进行中心细化以得到低频子带细边缘图及各尺度细边缘图，取或运算融合低频子带细边缘图与各尺度细边缘图，得到最终的融合边缘图。本发明提供的方法噪声适应性好，边缘检测完整且定位准确。

主权项

1.一种图像边缘检测的方法，其特征在于：对含噪图像的边缘进行检测的步骤依次为：（1）对含噪图像进行非下采样轮廓波变换：对含噪图像进行级非下采样轮廓波变换，得到低频子带系数矩阵和各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k（1≤j≤J，1≤k≤），其中表示尺度，表示子带方向，表示尺度上分解的方向数；（2）对步骤（1）得到的低频子带系数矩阵和各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k进行微动与边缘强化：对低频子带系数矩阵及各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k在0°、45°、90°、135°四个方向上进行1个像素距离的微动，得到低频子带系数矩阵所对应的4个系数微动矩阵和各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k所对应的4个系数微动矩阵，将低频子带系数矩阵所对应的4个系数微动矩阵和低频子带系数矩阵相减，得到低频子带系数矩阵所对应的4个微动变化矩阵，将各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k所对应的4个系数微动矩阵和高频方向子带系数矩阵C_j,k相减，得到高频方向子带系数矩阵C_j,k所对应的4个微动变化矩阵，对低频子带系数矩阵所对应的4个微动变化矩阵和高频方向子带系数矩阵C_j,k所对应的4个微动变化矩阵取模极大值，得到低频子带系数矩阵和高频方向子带系数矩阵C_j,k所分别对应的强化子带边缘矩阵；（3）低频去噪：对步骤（2）得到的低频子带系数矩阵所对应的强化子带边缘矩阵直接设置小阈值，得到低频子带粗边缘图；（4）高频去噪：对步骤（2）得到的各尺度上的高频方向子带系数矩阵C_j,k所对应的强化子带边缘矩阵，计算其灰度值所对应的累积概率，并选取累积概率与其所在尺度的噪声水平值相等时对应的灰度值作为其阈值，得到各尺度方向子带粗边缘图；然后，对同一尺度的各方向子带粗边缘图进行叠加，得到各尺度粗边缘图； （5）边缘细化：对步骤（3）得到的低频子带粗边缘图进行细化，得到低频子带细边缘图；同时对步骤（4）得到的各尺度粗边缘图进行细化，得到各尺度细边缘图； （6）边缘融合：取或运算融合低频子带细边缘图与各尺度细边缘图，得到最终的边缘图。