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1、分 类 号 ： 密 级 ：学 号 ： 1076201011434 单位代码： 10762新疆师范大学2013 届硕士学位论文二进小波变换在图像边缘处理中的应用研究Application Research of Dyadic Wavelet Transform inImage Edge Processing研究生姓名：马丽亚木阿布来孜学科、专业：应用数学研究方向：小波分析及其应用院系、年级 ：数学科学学院 2010 级指导教师 ：吐尔洪江 阿布都克力木 （教授）新疆师范大学2013 年 6 月 3 日（新疆师范大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研
2、究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承 担 。学 位 论 文 作 者 签 名 ： 日 期 ： 年 月 日关于论文使用授权的说明学 位 论 文 作 者 完 全 了 解 新 疆 师 范 大 学 有 关 保 留 和 使 用 学 位 论 文 的 规 定 ， 即 ：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属新疆师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部
3、分内容，可以允许采用影印、缩印 或 其 它 复 制 手 段 保 存 、 汇 编 学 位 论 文 。 保 密 的 学 位 论 文 在 解 密 后 遵 守 此 规 定 ）保 密 论 文 注 释 ： 本 学 位 论 文 属 于 保 密 在 年 解 密 后 适 用 本 授 权 书 。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。学 位 论 文 全 文 电 子 版 同 意 提 交 后 可 在 校 园 网 上 发 布 ， 供 校 内 师 生 浏 览 。本 人 签 名 ： 日 期 ：导 师 签 名 ： 日 期 ：中文摘要图像边缘检测是国内外众多学者研究的重点和难点技术问题，是图像处理等 各 个 不
4、 同 的 域 中 最 活 跃 的 研 究 课 题 ， 是 保 证 检 测 图 像 有 用 边 缘 的 最 基 本 基 础 。图像处理的首要工作就是边缘检测，对图像处理等各个不同领域的发展起着非常 大 的 推 动 作 用 ， 是 一 个 最 有 前 途 的 、 被 研 究 者 抢 着 应 用 的 图 像 处 理 方 法 之 一 。最近几十年来，小波变换的基本理论也得到了不断的改进，小波变换在图像边缘检测领域中最受欢迎了。离散小波变换当做一个最有前途的图像处理技术，已经受到众多研究者在各个不同领域中的广泛应用。其中，最适合我们各种各样需要的是双正交小波变换和二进小波变换。这两种变换在图像处理方面各
5、有各自的优点和缺点，双正交小波变换在图像处理过程中具有非平移不变性和进行 下 采 样 ， 而 二 进 小 波 变 换 在 图 像 处 理 过 程 中 具 有 平 移 不 变 性 和 不 进 行 下 采 样 。从小波变换理论出现到现在，我们对二进小波变换的图像边缘检测方法的研究还不是令人满意的。为了实现边缘检测领域的快速发展，需要改进二进小波变换的图像边缘检测方法的技术，认真研究传统图像边缘检测算子，并对比分析二进小波变换，对二进小波变换在图像边缘检测中的应用进行全面的研究。现在已有的传统图像边缘检测方法自身固有很多的缺陷，如，传统边缘检测算子虽然易于实现，在无噪声的图像中能得到较好的效果，但对
6、信噪比较低的图像进行边缘检测时存在着细节部分信息丢失严重，抗噪声能力差，定位不准确等各种各样的问题。而且由于图像边缘检测问题自己原有的复杂性，使这些算子经常得不到很多研究者的广泛应用。所以需要对二进小波变换在图像边缘检测方面的应用进行更深的研究。通过研究，在传统图像边缘检测方法的基础上，主要应用二进小波变换，对二进小波变换结合应用基于直方图均衡化的图像增强方法和小波图像融合，提出了几种基于二进小波变换的图像边缘检测方 法 。 并 且 在 Matlab 平 台 下 对 不 同 的 图 像 进 行 仿 真 实 验 ， 比 较 了 传 统 图 像 边 缘检 测 方 法 和 本 文 方 法 的 检 测
7、 效 果 ， 同 时 也 做 了 一 些 理 论 研 究 。 从 Matlab 试 验 结果能够推出，该提出的图像边缘检测方法在抗噪能力、边缘清晰度、检测精确性等各个不同的方面都明显优于对原图像直接使用传统图像边缘检测算子或小波变换的图像边缘检测方法，是一种比较有效的图像边缘检测方法，而且以后有 很 好 应 用 前 途 的 方 法 。关 键 词 ： 图 像 边 缘 检 测 ； 双 正 交 小 波 变 换 ； 二 进 小 波 变 换 ； trous 算 法IAbstractImage edge detection is one of the important and difficult tec
8、hnical problems inthe research of many scholars at home and abroad, is the most active research topicsin the field of image processing and various domains, is very important basis of theimage future detection. The primary job in the image processing is edge detection,plays a very big promoting role
9、to the development of image processing and othervarious areas, is one of the most promising image processing method. In recentdecades, the basic theory of wavelet transform has also been a continuousimprovement, the wavelet transform is the most popular in the field of image edgedetection. Discrete
10、wavelet transform as a most promising image processingtechnology, has received many researchers in the different areas. Among them, themost suitable for our various needs is bi-orthogonal wavelet transform and dyadicwavelet transform. Discrete wavelet transform as a new effective image processingtoo
11、ls, have been subject to the attention of a lot of people. Among them, the mostsuitable for our wide variety of needs is the bi-orthogonal wavelet transform anddyadic wavelet transform. Both transform in image processing have their respectiveadvantages and disadvantages, bi-orthogonal wavelet transf
12、orm in image processingwith non-translational invariance and down sampling, and dyadic wavelet transformin image processing with translational invariance and without down sampling. Fromthe wavelet transform theory appears to now, we have the dyadic wavelet transformimage edge detection method is not
13、 satisfactory. In order to achieve the rapiddevelopment of the field of edge detection, need to improve the dyadic wavelettransform image edge detection technique, seriously study the traditional image edgedetection operator, and comparative analysis of dyadic wavelet transform, on dyadicwavelet tra
14、nsform in image edge detection conduct a comprehensive study.Now has a traditional edge detection methods are many inherent flaws, forexample, although the traditional image edge operators easy to implement, can getbetter results in a noise-free image, but to the image of lower signal-to-noise ratio
15、there are details missing serious, poor ability of anti-noise, inaccurate positioning etc.And because of the inherent complexity of image edge detection problems, theseoperators often can not get satisfactory results. So need to deeper study the edgedetection applications of dyadic wavelet transform
16、. Through research, on the basis ofthe existing image edge detection methods, mainly applied dyadic wavelet transform,to dyadic wavelet transform combined application the histogram equalization imageenhancement method and wavelet image fusion, presented several methods of imageIIedge detection based on dyadic wavelet transform. Conduct, compare the detectioneffect of traditional image edge detection method and presented method by Matlabsimulation expe
