基于Beamlet的图像线特征提取方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第9期计算机工程2008年5月Vo1．34Ⅳo．9ComputerEngineering：May2008·人工智能及识别技术·文章编号：10om_3428(2008)0__020__o2文献标识码：A中图分类号：TP751．1基于Beamlet的图像线特征提取方法杨玲香，李军秧2j水鹏朗(1．西安电子科技大学理学院数学科学系，西安710071；2．西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，西安710071)摘要：提出一种基于Beamlet变换图像线特征提取方法。

2、用基于方向窗的方向滤波突显图像中不同方向的线特征，通过阔值处理将灰度图像转换为一组二值图像，利用逻辑或运算融合成一幅图像，用Beamlet变换从融合图像中提取图像的线特征和曲线特征。实验结果表明，在信噪比很低的情况下该方法能够得到满意的结果。关键诃：Beamlet~；特征提取；方向窗；方向滤波、Beamlet．basedMethodofLineFeatureExtractionfromImagesYANGLing．xiang，LIJun。xia，SHUIPeng-langf1．DepartmentofMathemati

3、candScience,SchoolofSciences，XidianUniversity,Xi’an710071；2．NationalKeyLabofRadarSignalProcessing，XidianUniversity，Xi’an710071)[AbstraalThispaperproposesaBeamlet-basedmethodforlinefeatureextractionfromnoisyimages．Thedirectionalfilteringusingasetofdirectionalwind

4、owsisusedtohighlightthelineandcurvefeaturesalongdiferentdirections．ThethresholdingprocessiSusedtOtransfertheobtainedgray—levelimagestOasetofbinaryimagesandthesebinaryimagesarefusedintoasinglebinaryimagebythelogical‘or’operator．TheBeamlettransformisappliedtOthefu

5、sedbinaryimagetOextractthelineandcurvefeaturesintheoriginalnoisyimage．ExperimentsshowthattheproposedalgorithmCanachievesatisfactoryperformanceinthecasesoflowsignal—tO—noiseratios．[KeywordslBeamlettransform；featureextraction；directionalwindow；directionalfiltering

6、1概述2．1Beamlet词典图像的特征检测是图像处理与计算机视觉中的重要内容Beamlet构造了一个特殊的与n×n大小的图像相关联的之一，抽取图像的线特征对于描述目标或解释图像都非常重线段集合。Beamlet的集合是在一定范围内的位置和尺度要。在成像过程中，由于噪声、投影、畸变等因素，会使图下具有不同方向和长度的二进组织的线段库，可由以下3个像特征模糊，难以检测。小波(wavelet)变换作为变换域信号步骤产生：的处理方法，在图像处理方面得到了广泛应用。小波能够有(1)递归二进分块效地分析一维分段连续信号，但其在一维

7、所具有的优越特性先把单位正方形[0，1]划分为2×2个子正方形，每个子并不能简单地推广到二维或更高维，因为常用的二维小波是正方形的边长是单位正方形的1／2，再把每个子正方形划分一维小波的张量积，即先对图像作水平方向的小波变换，再为2×2个更小的子正方形。以此类推，一个n×n的图像最作垂直方向的小波变换，它以点为单位来提取图像特征。因多可以分解log：n+1次，即尺度最多分解到像素级。此，对于具有线、面等特征的高维图像，小波分析并不是最(2)标记顶点优的。从每个像素点的左上角开始，以长度雅每一个子正方形为了有效表示和处理

8、某些高维空间数据，多尺度几何分的边界(4条边)上做标记(是事先确定的，且不因正方形边长析得到了迅速发展。Beamlet变换就是一种新的多尺度几何分的大小而改变)。因此，不管在什么尺度上的子正方形，相邻析工具，它以线为基本单元变换，线段在Beamlet中的作用顶点的距离都是硼整数倍。类似点在小波中起的作用。因此，对于二维图像，Bea