基于小波變換的邊緣提取對(duì)復(fù)雜背景目標(biāo)的探測(cè)識(shí)別.pdf

1、小波變換在光學(xué)信息領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。而把它應(yīng)用到聯(lián)合相關(guān)變換器是一項(xiàng)非常有效的新技術(shù)。它可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的探測(cè)、識(shí)別以及定位。聯(lián)合相關(guān)器不僅識(shí)別速度快，而且定位精度高。但實(shí)際上，由圖像處理器采集的目標(biāo)圖像信息含有很多背景噪聲，所以聯(lián)合相關(guān)器很難識(shí)別目標(biāo)，所以我們?cè)谶@里就得借助數(shù)字圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的相關(guān)探測(cè)與識(shí)別。在數(shù)字圖像處理中，邊緣代表著圖像的最基本特征，邊緣檢測(cè)是圖像分析與處理的一種重要手段，而對(duì)邊緣提取的好壞將直接影響整個(gè)圖像

2、處理和分析的效果。長(zhǎng)期以來(lái)，人們提出了各種邊緣檢測(cè)算法，傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法有Robert、Sobel、Prewitt和Kirsh等算子，它們?cè)谶M(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)計(jì)算量小，但由于邊緣檢測(cè)問(wèn)題固有的復(fù)雜性，使這些方法在抗噪性能和邊緣定位方面往往得不到滿意的效果，這主要是因?yàn)檫吘壓驮肼暥际歉哳l信號(hào)，很難在噪聲和邊緣中作取舍。 本文主要討論了運(yùn)用高斯小波函數(shù)識(shí)別復(fù)雜背景下目標(biāo)的應(yīng)用技術(shù)。小波變換具有多分辨率特性，可以極大地增強(qiáng)圖像的信息。在參