基于小波变换的图像边缘检测方法
专利汇可以提供基于小波变换的图像边缘检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且基于 小波变换 的图像 边缘检测 方法，包括如下步骤：步骤1.计算模极大值:对图像信息进行小波变换，计算得到图像在二维尺度内全部点的模值；步骤2.去掉噪声点：去掉随尺度增加模值变化幅度超过A的点，剩余的点作为侯选点，其中A为预先设定的去噪标准；步骤3.提取边缘点：应用模糊 算法 从候选点中提取边缘点。采用本 发明 所述基于小波变换的图像边缘检测方法，对得到的极大值应用模糊算法进行进一步筛选，最终可以得到单象素级的边缘，得到的单象素边缘轮廓清晰，可以应用到医学图像表面重建中。实验结果表明本发明提出的算法是行之有效的。，下面是基于小波变换的图像边缘检测方法专利的具体信息内容。
1.基于小波变换的图像边缘检测方法，包括如下步骤：
步骤1.计算模极大值:对图像信息进行小波变换，计算得到图像在二维尺度内全部点的模值；
步骤2.去掉噪声点：去掉随尺度增加模值变化幅度超过A的点，剩余的点作为侯选点，其中A为预先设定的去噪标准；
步骤3.提取边缘点：应用模糊算法从候选点中提取边缘点。
2.一种如权利要求1所述基于小波变换的图像边缘检测方法，其特征在于，所述A=30-70%。
3.一种如权利要求1所述基于小波变换的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤
3.提取边缘点为采用下式：
其中f为检测频率，abs表示对括号内数值取绝对值，ε为图象相似度，W表示图象边缘点，上标和下标分别表示维数和维度。
4.一种如权利要求1所述基于小波变换的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤
1.计算模极大值时将图像按照水平方向和垂直方向分别计算模值。
5.一种如权利要求1所述基于小波变换的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤
1.计算模极大值时，还包括计算全部点的梯度向量角度值。
6.一种如权利要求1所述基于小波变换的图像边缘检测方法，其特征在于，所述A=50%。
基于小波变换的图像边缘检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
步骤2.去掉噪声点：去掉随尺度增加模值变化幅度超过A的点，剩余的点作为侯选点，其中A为预先设定的去噪标准；
步骤3.提取边缘点：应用模糊算法从候选点中提取边缘点。
其中f为检测频率，abs表示对括号内数值取绝对值，ε为图象相似度，W表示图象边缘点，上标和下标分别表示维数和维度。
具体实施方式
去掉噪声点：
去除随尺度增加模极大值急剧减小的点，例如减小30-70%，优选的取50%，取在全图象尺度上的模值大致相近的点，作为侯选点。
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