复杂背景下扩展目标多尺度小波分割策略

被引：5

作者：

孔刚

张启衡

机构：

[1] 中国科学院光电技术研究所国家“”计划光束控制重点实验室

来源：

光电子·激光 | 2004年 / 02期

关键词：

图像分割; 扩展目标; 多尺度小波变换; 双阈值;

D O I：

10.16136/j.joel.2004.02.022

中图分类号：

TN911.73 [图像信号处理];

学科分类号：

摘要：

用大尺度小波检测主要轮廓边缘及抑制背景细纹和噪声,用小尺度小波进行边缘的精确定位检测,并分别计算自适应的双阈值;对用较大阈值限幅输出的2幅边缘图像进行相与,并去掉短的离散短边缘得到组合边缘输出图;结合在较小阈值限幅输出的大尺度小波边缘检测出图像及其相位图,对有相近幅度和相位的边缘进行连接,得到最后的边缘分割结果。实验结果表明,该分割策略是有效的。

引用

页码：216 / 220

页数：5

共 6 条

[1] Decomposition of hardy functions into square integrable wavelets of constant shape. A Grossman,J Morlet. SIAM Journal on Mathematical Analysis . 1984
[2] Advances of 30 years ( 1962~1992) of threshold selection methods in image processing. WU Yi-quan,ZHU Zhao-da. Journal of data acquisition & processing . 1993
[3] A survey on image segmentation methods. LUO Xi-ping,TIAN Jie,et al. Journal of pattern recognition & artificial intelligence . 1999
[4] A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. Mallat Stephen G. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1989
[5] Segmentation of extended target in complex environment. ZHANG Kun-hua,WANG Jing-ru,ZHANG Qi-hen. Journal of infrared and millimeter waves . 2002
[6] Characterization of signals from multiscale edges. Mallat S,Zhong S. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1992

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