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山东大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (4): 113-118.

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基于有限脊波变换的边缘检测算法

祝瑞玲1,王欣2,韩国栋3   

  1. 1. 山东传媒职业学院信息工程系, 山东 济南 250200;
    2. 山东大学信息科学与工程学院, 山东 济南 250100; 3. 山东电视台地球站, 山东 济南 250062
  • 收稿日期:2010-12-28 出版日期:2011-08-16 发布日期:2010-12-28
  • 通讯作者: 王欣(1947- ),男,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为非线性滤波,图像处理与计算机视觉.E-mail:xwang@sdu.edu.cn E-mail:xwang@sdu.edu.cn
  • 作者简介:祝瑞玲(1968- ),女,山东潍坊人,副教授,博士,主要研究方向为图像处理与计算机视觉.E-mail:rlzhu@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60872119); 山东省高等学校科技计划项目(J11LG85)

Finite ridgelet transform—based edge detection algorithm

ZHU Rui-ling1, WANG Xin2, HAN Guo-dong3   

  1. 1. Department of Information Engineering, Shandong Communication & Media College, Jinan 250200, China;
    2. School of Information Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250100, China;
    3. Earth Station, Shandong Television Station, Jinan 250062, China
  • Received:2010-12-28 Online:2011-08-16 Published:2010-12-28

摘要:

拉普拉斯(Laplace)边缘检测算子对噪声非常敏感。为了解决这个问题,在有限脊波变换(finite ridgelet transform,FRIT)域提出了一种边缘检测算法。首先用拉普拉斯分布模型分析FRIT系数,给出了FRIT系数的最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)估计,同时结合边缘检测模型,得到了用于边缘检测的最优阈值,实现了图像的边缘检测。该算法抑制了噪声对图像边缘的影响,同时保护了图像的边缘。实验结果表明,在抑制噪声和边缘定位之间该方法能够达到更好的平衡,得到良好的边缘检测效果。

关键词: 有限脊波变换, 边缘检测, 拉普拉斯算子, 最大后验概率估计

Abstract:

 Laplace operator is apt to be affected by noise. An edge detection algorithm finite ridgelet transform (FRIT)-based was proposed in order to improve it. Based on Laplace probability distribution function (PDF), the finite ridgelet-based transform coefficients were analyzed, and the maximum a posteriori (MAP) estimation for FRIT coefficients was developed. According to the model for some edge detectors, an optimal threshold for edge detection was obtained, and edge image was extracted. Both avoiding the effect of noise and preserving edge image were achieved. Experiments results showed that the proposed edge detector achieved better performances both on the localization and avoiding the effect of noise, edge image could be better distinguished by the proposed method.

Key words:  finite ridgelet transform, edge detection, Laplace operator, maximum a posteriori estimation

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