[发明专利]一种基于快速有限剪切波变换的图像边缘检测方法

摘要

本发明涉及一种基于快速有限剪切波变换的图像边缘检测方法，在FFST变换的基础上提出了基于图像层融合的边缘检测方法，对图像进行快速有限剪切波变换，对得到的最大尺度上的图像层进行叠加来得到图像的初始边缘，然后设置阈值对初始边缘进行筛选，进行孤立点和虚假边缘剔除后得到图像的边缘，最后用形态学方法提出孤立点和虚假边缘得到最终的边缘图像。本发明利用Prati's Figure of Merit(FOM)对检测到的边缘进行评价，与经典的边缘检测Sobel算法相比检测到了更多的边缘，且在噪声干扰下也检测到了更加清晰完整的边缘。

主权项

一种基于快速有限剪切波变换的图像边缘检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1、快速有限剪切波变换FFST：对256×256的灰度图像进行FFST变换，分解后得到61个指标层图像，除一个低频外，高频的最大分解尺度为3，对应于分解尺度0～3的图像层的个数为4、8、16、32；所述最大分解尺度的32个图像层中，包含了水平、垂直和对角方向的图像层；分解尺度上的系数个数及与相应指标层数的对应关系具体如下：以j表示分解尺度参数，每一个尺度j上对应的Shearlets个数如表1：表1:每个分解尺度上的Shearlets数令每一层分解得到的指标层个数用η表示，在最大尺度j0‑1上，η的个数为对于N×N的图像，存储为N×N×η的三维矩阵，η与j0的关系如表2所示：表2:分解尺度与相应指标层数的关系步骤2、图像边缘提取和获取：1)初始边缘提取：将快速剪切波变换后最大分解尺度的所有图像层，包括水平、垂直、对角层，进行叠加得到图像的初始边缘；2)设定阈值对初始边缘进行筛选：对原始图像进行阈值分割，利用Otsu阈值法得到的分割阈值T，对步骤1)中得到的初始边缘进行筛选，得到基本边缘；3)最终边缘获取：利用形态学膨胀腐蚀操作以及通常的边界跟踪方法剔除孤立点和虚假边缘得到最终的边缘。