彩色圖像邊緣檢測方法的研究.pdf

1、在彩色圖像邊緣檢測的眾多方法中,采用主成份分析(PCA)方法提取目標圖像主成分信息,輔以灰度邊緣檢測方法進行處理,能夠有效地檢測彩色圖像邊緣。但是這種方法仍然會丟失圖像信息,從而破壞圖像邊緣的完整性。文章針對這一問題進行了研究,對PCA彩色圖像轉換方法和邊緣檢測的處理手段做了改進和擴展,設計了能夠提高圖像邊緣檢測結果完整性的彩色圖像邊緣檢測方法。
　　 通過對彩色圖像邊緣檢測方法的分析,發(fā)現想要保持圖像信息的完整性,就要使得在圖

2、像處理中,每個步驟盡可能少丟失圖像信息。而彩色圖像邊緣檢測大體可分為兩個階段:彩色圖像的轉換和邊緣檢測處理。
　　 首先是對于傳統(tǒng)的PCA彩色圖像轉換方法的改進。在以往使用PCA對彩色圖像進行轉換處理時,通常只使用第一主成分來近似彩色圖像,容易丟失圖像信息。即使是更進一步的使用累計貢獻率的方法仍然存在這一問題。文章中對PCA的處理結果進行了分析,發(fā)現每個主成分分量中都包含了一定的邊緣信息,分別對其進行處理和綜合,能夠最大程度的保

3、持圖像信息的完整性。
　　 其次是對于邊緣檢測方法的研究。在這一部分主要對基于小波分析的邊緣檢測方法和灰度形態(tài)學方法進行了改進,提高了這兩種方法檢測圖像中較弱邊緣的能力,在閾值劃分邊緣的階段能夠保持更多的邊緣信息。并且結合形態(tài)學原理和圖像的梯度特性形成了一種邊緣細化的方法。
　　 最后對文章中的方法進行了綜合分析,討論了PCA方法的適用范圍,小波分析方法和灰度形態(tài)學方法的優(yōu)缺點。對于彩色圖像的綜合處理進行了仿真研究,對于