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1. 研究目的与意义

边缘蕴含了目标的丰富信息，边缘检测对图像分析、理解、识别都有十分重要的作用。

边缘检测是基于边界的一种图像分割方法，基本思想是通过寻找图像中不同区域的边界，从而达到图像分割的目的。

本研究主要是利用小波变换的多分辨率、多层次等特性，对灰度图像的边缘进行检测；并总结了边缘检测的方法及分类，比较了一阶导数、二阶导数、曲面拟合等方法与小波变换方法的异同。

2. 国内外研究现状分析

如何快速地、精确地提取图像边缘信息，一直是国内外研究的热点，然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。

早期经典算法包括边缘算子法，曲面拟合法，模板匹配法，门限化方法等等，近年来随着数学理论及人工智能的发展，又涌现出了许多新的边缘检测方法，如本设计所使用到的小波变换和小波包的边缘检测法。

基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法有roberts算子、sobel算子、prewitt算子、laplacian算子、log算子、canny算子等。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

1、对图像进行方向小波变换

2、利用小波变换梯度值极大值或二阶导数过零点方法进行边缘检测

4. 研究创新点

基于小波变换的图像边缘检测技术具有计算复杂度小，速度快的特点，在抑制噪声和边缘检测定位精度方面优于传统方法。

因此可用于数量较大的不同事物的分类统计。