基于多尺度形态学梯度进行边缘检测（Matlab代码实现）

news2024/12/29 19:30:09

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

💥1 概述

在图像处理中，边缘（ edge ）不仅仅是指表示物体边界的线，还应包括能够描绘图像

特征的线要素，利用所提取的边缘点可以分割出特定的物体，因此边缘检测是一种重要的图

像分割方法，可作为复杂的图像识别、图像理解的预处理环节。常见的边缘检测算子包括：

Roberts ， Sobel 和 Canny 算子等。当 Roberts算子运用到彩色图像时，与灰度化彩色图像

不同，它是将彩色图像中两个像素的 RGB 颜色空间的三个分量（r,g,b ）的偶数距离代入

Roberts 算子中计算，确定图像边缘，最终获得文本区域。在利用边缘检测的邮件地址标签

图像分割方法中，为减小后续计算复杂度，首先图像需经过预处理和灰度化，再利用 Sobel

算子检测图像边缘，用 Hough 变换筛选和聚类边缘点，达到分割邮件图像地址信息的目的。

各个尺度下沿着边界的模极大曲线是由沿边界方向将该尺度下的边缘连接起来而获得，通过检测二维小波变换的模极大点可确定图像的边缘点。当图像经小波变换分解成多个尺度，对每个尺度上的成分采用相应的时域或空域取样步长，能不断地聚焦到对象的任意微小细节。正因为小波变换所具备的这种多尺度特性，恰好将其用于检测图像边缘。

数字图像处理中，幅度变化的程度由边缘走向的方向所决定的。当处于沿着边缘走向时，幅度会发生平缓的变化，而当垂直于边缘走向时，幅度会变化加剧。此外，当某个物体的大小不一致时，它们的边缘也会出现不同尺度。在细化尺度中，边缘点的Lipschitz 正则性是由模极大的衰减速度所决定的。