[发明专利]基于离散小波变换的多尺度边缘检测方法

权利要求书

1.一种基于离散小波变换的多尺度边缘检测方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：

S1、针对非极大值抑制图像连续进行两次离散小波变换，非极大值抑制图像的原图像在第l层，连续两次离散小波变换变换后得到的两个更高层次的图像，分别为第l+1层图像和l+2层图像；

S2将信息量最大的未标记的弱边缘点作为当前轮廓跟踪起点并将轮廓跟踪起点进行标记；

S3、在第l层图像查找邻域存在强边缘点的弱边缘点若弱边缘点与轮廓跟踪起点在第l层图像中不相邻，但在第l+1层图像中相邻，且在l+1层的邻域中均存在强边缘点，则判定弱边缘点与轮廓跟踪起点之间存在一条边缘，并执行步骤S2。

2.如权利要求1所述基于离散小波变换的多尺度边缘检测方法，其特征在于，基于弱边缘点邻域内的强边缘点数量及局部区域的图像局部熵来判断弱边缘点信息的信息量。

3.如权利要求2所述基于离散小波变换的多尺度边缘检测方法，其特征在于，最大信息量的弱边缘点获取方法具体包括如下步骤：

S21、计算图像中各弱边缘点邻域内的强边缘点数，标记强边缘点数量最多的弱边缘点数，若被标记的弱边缘点数量n大于1，则执行步骤S22，若被标记的弱边缘点数量n等于1，则所述弱边缘点判定为信息量最大的弱边缘点；

S22、以被标记的弱边缘点为中心，计算n*n所在局部区域的图像局部熵，将图像局部熵最大的弱边缘点判定为信息量最大的弱边缘点。

4.如权利要求3所述基于离散小波变换的多尺度边缘检测方法，其特征在于，图像局部熵采用公式(1)进行计算，其计算公式(1)具体如下：

其中，f(i,j)为特征二元组出现的频数，i表示像素的灰度值，j表示邻域灰度均值，N为图像的尺度，n为局部图像的长与宽。