陆艳飞， 吐尔洪江·阿布都克力木， 汪艳丽（新疆师范大学数学科学学院，新疆乌鲁木齐830054）

基于B－样条二进小波的多尺度边缘检测

陆艳飞， 吐尔洪江·阿布都克力木∗， 汪艳丽
（新疆师范大学数学科学学院，新疆乌鲁木齐830054）

文章提出了基于B－样条二进小波的多尺度边缘检测算法和与Canny边缘检测算法理论相似的框架理论，用T.Abdukirim提出的二进提升方案构造具有高阶消失矩的B－样条二进小波滤波器，此算法能较好抑制噪声和增强边缘，经过大量的仿真实验发现，二进小波变换的多尺度局部模极大值边缘检测算法优于Mallat、Canny边缘检测算法。

B－样条二进小波；二进提升方案；多尺度边缘检测

边缘为图像中局部灰度发生急剧变化的两个区域的边界。边缘检测实质是采用某种算法提取出图像中对象与背景之间的分界线，图像中对象的边缘轮廓是视觉识别的重要线索［4］，因此提取对象的边缘特征是图像的分析和识别的重要环节。

传统的边缘检测方法有差分边缘检测、梯度边缘检测、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Laplace边缘检测算子等［17］，这些检测方法具有高通滤波特性，所以对噪声比较敏感，容易产生伪边缘，为了克服这些缺点，将这些算子与正则化方案相结合，由于正则化边缘检测器具有带通滤波特性，因此易于滤除噪声和准确定位边缘，而且正则性越好，滤噪效果越好，越易于边缘检测。如Canny边缘检测算法［2，3］先用Gaussian滤波器进行滤波，通过高斯函数平滑图像，然后计算滤波后图像梯度的幅值得到不同尺度的边缘图。……