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－ 2371 －0引言边缘检测是图像分割中研究的一个重要环节， 是图像处理中最基础的内容， 物体可用其边界来表示， 由图像灰度不连续点组成的基元图携带了原始图像的绝大部分有用信息， 由于边缘具有能勾画区域的形状， 能被局部定义以及能够传递大部分的图像信息等许多优点， 因此， 边缘检测可以看作是图像处理的关键， 广泛应用于轮廓、 特征的提取、 纹理分析等领域， 所以在图像识别和分析中物体边缘的检测和提取技术一直深受人们的重视和关注。由于物理和光照的原因， 图像中的边缘通常产生在不同的尺度范围内， 形成不同类型的边缘， 另外加上图像中还存在噪声， 单一尺度的边缘检测算子不可能检测出所有边缘， 又由于小波变换具有良好的时频局部化特性及多尺度分析能力，为了更好的对图像边缘进行检测， 本文采用一种基于小波多尺度变换和：椒ㄏ嘟岷系耐枷癖咴导觳馑惴， 将图像分为高频和低频两部分分别处理， 使用小波多尺度变换的方法对图像的高频部分进行边缘检测， 忽略低频分量所包含的部分边缘信息， 而图像的低频分量边缘比较：， 利用：椒ń写， 将：砺垡 入到图像的边缘检测算法中， 能够有效的将物体从背景中分离出来。 最后对两种方法得到的边缘图像进行融合， 使两种方法检测出 的图像边缘具有很好的互补性， 最终检测出来的边缘有很大的改善。1小波图像滤波在利用小波变换处理分频带的图像信息时， 可以通过改变各个频带的小波系数的幅值来达到滤波处理的任务， 每通过一次小波变换之后， 图像被分解为 4 个四分之一的子频带区域， 它们分别包含了 相应频带的小波系数， LL 频带是图像内容的缩略图， 保持了原图像的内 容信息， HL 频带含有水平方向的高频边缘信息，LH频带含有竖直方向的高频边缘信息，HH含有对角线方向的高频边缘信息， 反映了水平和竖直方向上图像灰度的综合变化信息， 可见小波系数在空间上的分布具有良好的对应关系。低通滤波器目 的是保留低频带的小波系数， 而衰减高频带的小波系数， 去除图像中大量的边缘信息， 因此可以将HL、LH、 HH 这 3 个子频带的数据全部清零， 仅保留 LL 频带的内容， 再经过反变换即可得到低频分量图像。 本文首先将图像收稿日期： 2006-05-19基金项目： 湖南省自然科学基金项目 (05JJ30123)； 湖南省188宝金博页面版厅科学研究基金项目 (05C246)。作者简介： 王畅 (1983－)， 女， 湖南长沙人， 硕士研究生， 研究方向为图像处理、 模式识别；E-mail： amazerabbit@163.com李峰 (1964－)， 男， 湖南常德人， 博士， 教授，硕士生导师， 研究方向为图像处理与识别、 信息安全。基于多尺度小波与：椒ǖ耐枷癖咴导觳馔醭，李峰(长沙理工大学 计通学院计算机应用 系 ， 湖南 长沙 410077)摘要： 提出 了 一种基于多 尺度小 波变换和：椒ǖ 图 像边缘检测算法， 它 将图 像分为 高 频和低频部分别 进行处理， 高频部分利 用 多 尺度小 波变换进行边缘检测 ， 低频部分利 用 ：椒ń斜咴导觳， 并对两 种方法得到 的 边缘图 像进行融合， 实 验结果证明 检测出 的 边缘与 其它 传统边缘检测 算子所获结果得到 了 很大的 改善。关键词： 多 尺度小 波; ：咴导觳 ; 隶属度函数;图 像滤波; 图 像处理文章编号： 1000-7024 (2007) 10-2371-02中图 法分类号： TP391.41文献标识码： AResearch of image edge detection based on multi-scale wavelet transformand fuzzy methodsWANG Chang,LI Feng(Department of Computer Application, Academy ofComputer and Communication Engineering,Changsha University ofScience and Technology, Changsha 410077, China)Abstract： An new image edge detection method based on the multi-scale wavelet transform algorithm and the fuzzy algorithm is presen-ted. In edge detection, itapplies the algorithmofmulti-scale wavelet transform to the highfrequency part ofimage and the fuzzy algorithmto the low frequency part ofimage. Then fusion the two images which from two methods， the experimental result demonstrate the effectof the edge detection is greatly improved compared with the other traditional edge detection methods.Key words： multi-scale wavelet; fuzzy edge detection; membership function; image filtering; image processing2007 年 5 月计算机工程与设计Computer Engineering and DesignMay 2007第 28 卷第 10 期Vol. 28No. 10