基于Shearlet变换的图像边缘检测

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现存的基于空间域或小波变换域的图像边缘检测算法只能有效检测出有限方向的边缘,不能很好地检测较为复杂的边缘。Shearlet 变换能够对图像进行任意层次和任意方向的分解,可以捕捉更多复杂的边缘。利用这些特点,提出一种新的基于 Shearlet 变换和改进 canny 算子的边缘检测算法。算法对 canny 算子进行改进,提出自适应阈值确定方法;根据 Shearlet 变换的多尺度和多方向特性,提出融合多个方向子图边缘信息的算法。实验证明,该算法不仅提高了边缘检测的完整性和精确性,还可以有效抑制噪声。
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