基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法

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1、第29卷第4期2010年8月飞行器测控学报JournalofSpacecraftTT&CTechnologyV01．29NO．4Aug．2010基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法’王亮亮，李明，高昕(北京跟踪与通信技术研究所·北京·100094)摘要：在噪声图像中如何有效地提取边缘是图像分析中的难点，至今还没有得到圆满解决。本文在修正的广义形态边缘检测算子的基础上，提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。该算法既能检测出具有方向性的边缘，还能有效抑制无方向性的噪声。为验证算法的有效性，针对强噪声图像进行了边缘获取实验，实验结果证明，该算法对获取强噪声的图像

2、边缘是非常有效的。关键词：边缘检测；多方向；多尺度；结构元素中图分类号：TN911．73文献标识码：A文章编号：1674—5620(2010)04一0033一04EdgeDetectionAlgorithmofHeavyNoisyImageBased0nMulti—DirectionandMulti—ScaleWANGLiang—liang，LIMing，GAOXin(BeijingInstituteofTrackingandTelecommunicationsTechnology，Beijing100094)Abstract：Efficientedgeextracti

3、oninanoisyimageisachallengeinthefieldofimageanalysisandnodesirablesolu-tionisyetavailable．Onthebasisofcorrectedgeneralmorphologicaledgedetectors，anedgedetectionalgorithmbasedOilmulti’directionandmulti—scaleisproposedforheavynoisyimageinthispaper．Itnotonlydetectsedgewithdirectionalitybuta

4、lsorestrainsnon-directionalnoiseeffectually．Totestvalidityofthealgorithm，aseriesofexperimentsareperformedandtheresultsshowthatthealgorithmiseffectivetodetecttheedgefromtheirheavynoisyimages．Keywords：EdgeDetection；MultH)irection；Multi—Scale；StructuralElementU引吾边缘是图像目标的重要特征，它为图像的识别、恢复、增强以及

5、重建提供了手段。边缘检测的困难在于噪声和边缘的取舍。边缘和噪声在空间域表现为灰度均有比较大的起落，在频域均为高频信号，容易混淆。如何在噪声图像中很好地提取边缘是图像处理中的热点和难点n]。经典的边缘检测方法(Sobel算子、I。OG算子、Canny算子等)引入了各种形式的微分运算，在噪声情况下，边缘检测效果较差乜]，而如果对噪声图像先滤波，则会不可避免地使边缘模糊。数学形态学边缘检测方法主要利用形态学梯度完成目标边缘的提取，其具有从形态上区分噪声和边缘的特点，在检测图像边缘的连续性等方面优于传统算法‘3。引，其边缘检测的性能取决于结构元素的选择。本文基于广义形态边缘检测

6、算子[5]，结合各项异性的形态学结构元素及多尺度非均值加权的思想，提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。实验结果表明，相较于传统形态学算法，本文提出的算法对强噪声图像的边缘检测效果有很大改善。l修正的广义形态边缘检测算子形态运算利用预先定义的结构元素对图像进行匹配，以达到提取信号、抑制噪声的目的。形态腐蚀和开运算可以抑制信号中的峰值(正脉冲)噪声，而形态膨胀和闭运算可以抑制信号中的底谷(负脉冲)噪声。利用上述特征，设f(x，y)是输入图像，B(z，y)为结构元素，可以得到抗噪型边缘检测算子叩]。抗噪膨胀型：G1(z，y)一(厂oB)oB一(，oB)·B(1)*

7、收稿日期：20】O一04—19#修回日期：2010--05--24‘第一作者简介：王亮亮(1984一)，男，硕士研究生，主要研究方向为目标识别、图像复原厦图像分析，E—mail：yeyinmaoer@vip．qq．COITI34飞行器测控学报第29卷抗噪腐蚀型：G2(z，y)一(，·B)。B一(厂·B)eB(2)抗噪膨胀腐蚀型：G。(z，y)一(／oB)oB一(厂·B)@B(3)将该算子应用于边缘检测时，正负脉冲的响应都为零，可有效滤除噪声。在此基础h，文献[5]提出在G。、G。、G。中采用不同的结构元素，可以在滤除不同类型噪声的同时达到