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基于自动确定阈值的小波边缘检测技术研究 被引量:8

Research on Edge Detection Using Auto-thresholding Wavelet Transform
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摘要 小波作为图像处理的一个重要工具,以其具有的多尺度特性而在图像边缘检测领域受到了广泛的应用。该文在小波模极大值边缘提取算法的基础上,提出了一种采用模式识别中的聚类技术进行自动确定消噪阈值的边缘检测方法,且利用B样条小波和改进的K-means聚类算法对图像进行了实际的检测,实验结果证明该方法是正确和有效的。 Wavelet is a powerful tool in image processing and has a wide application to edge detection for its multi-resolution property. Based on wavelet modulus maximum edge detection algorithm, an improved method is proposed, which gives an automatic determination function of denoising threshold by using the clustering technique. Some experiments were made using B-spline wavelet and improved K-means clustering algorithm. The experimental results show that this method is correct and effective.
出处 《计算机仿真》 CSCD 2004年第8期155-157,共3页 Computer Simulation
关键词 小波变换 边缘检测 动态聚类 Wavelet transform Edge detection Dynamic clustering
  • 相关文献

参考文献4

  • 1杨福生.小波变换的工程分析与应用[M].北京:科学出版社,2001..
  • 2[2]秦前清杨宗凯.实用小波分析[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,1994.
  • 3[3]R O Duda, P E Hart.Pattern Classification and Scene Analysis[M].New York:John Wiley &Sons,Inc.,1970.
  • 4[4]Y Linde, A Buzo and R. M. Gray.An algorithm for vector quantiser design[J].IEEE Tran. Com. , 1980, 28:84-95.

共引文献46

同被引文献70

引证文献8

二级引证文献23

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