"该资源是一篇2013年发表在吉林大学学报(工学版)上的学术论文,属于工程技术领域,主要讨论了基于Riesz变换的图像边缘检测方法,旨在解决传统边缘检测算法在光线变化条件下效果不佳的问题。论文提到了Riesz变换作为Hilbert变换的替代品,通过不同尺度因子构建相位一致性计算所需的变换空间,并在新空间中获取特征图像。随后,使用非极大值抑制来检测边缘信息。论文还对比了所提出的方法与传统相位一致特征提取、2DLog-Gabor变换及Canny边缘检测算法的效果。实验表明,该方法在不均匀光照条件下能有效提取图像边缘,且运算速度优于Hilbert变换下的相位一致方法。" 在图像处理中,边缘检测是至关重要的一步,它能够识别并定位图像中的边界,这些边界通常对应于物体或场景的物理特征。传统的边缘检测算法,如Sobel、Prewitt和Canny算法,虽然在许多情况下表现良好,但它们对光照变化、噪声和图像质量的敏感性是其主要限制。为了克服这些问题,本文引入了Riesz变换。 Riesz变换是一种数学工具,常用于处理信号和图像分析。与Hilbert变换相比,Riesz变换提供了不同的视角来解析图像,特别是在处理相位信息方面。在本研究中,Riesz变换被用来代替Hilbert变换,以减少光照变化对边缘检测的影响。通过调整Riesz变换的不同尺度因子,研究人员可以创建一个适合计算相位一致性的变换空间。相位一致性是一种衡量局部图像特征一致性的方法,它可以帮助识别真实的边缘,而不是噪声引起的假象。 在Riesz变换空间下计算得到的特征图像之后,非极大值抑制技术被应用来抑制非边缘像素的响应,只保留那些对应于图像边缘的最大强度值。这种方法有助于消除边缘检测过程中的噪声,并提高边缘定位的精度。 论文还进行了实验比较,将提出的Riesz变换方法与传统的相位一致特征提取、2DLog-Gabor变换以及经典的Canny边缘检测算法进行了对比。实验结果证实,基于Riesz变换的边缘检测在不均匀光照条件下具有更好的性能,同时在计算效率上也有所提升,这表明该方法具有实际应用潜力,尤其是在光照条件复杂或实时处理需求较高的图像处理场景中。 这篇论文提供了一种新的、对光照变化鲁棒的边缘检测策略,利用Riesz变换和相位一致性理论,为图像处理领域开辟了新的研究方向,特别是在优化边缘检测算法以适应各种环境条件方面。
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