刘黎辉 张 剑 谭芳芳 李 巍

(湖南科技大学信息与电气工程学院，湘潭，411201)

抗噪的多尺度形态学边缘检测算法

刘黎辉 张 剑 谭芳芳 李 巍

(湖南科技大学信息与电气工程学院，湘潭，411201)

为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强，能检测到更加丰富的边缘信息，在多尺度形态学边缘检测算法的基础上，提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面，用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像，对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略，从而有效地保留边缘的细节信息，使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面，在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法，因此，该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明，该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响，又能获得较理想的边缘图像。

边缘检测；形态学；多尺度；抗噪声；小波融合

引 言

图像边缘是指其周围像素点的灰度值有明显不同的像素点的集合，它是图像的最基本特征之一，同时也是对图像进行分析和理解的基础。由于边缘通常存在于目标和背景之间或者区域与区域之间，因此，它是图像分割的重要依据。常用的Sobel，Canny等算子通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测，因此这类边缘检测算子对噪声比较敏感[1]。而形态学边缘检测器主要将数学形态学中的基本算子组合起来进行图像边缘检测，这种检测方式虽然对噪声依然敏感，但不会放大噪声。……