图像中边缘信号高斯平滑后的偏移问题.pdf

2012 年 第 21 卷 第 12 期 计 算 机 系 统 应 用 ① 图像中边缘信号高斯平滑后的偏移问题 蒋爱德, 陈炎龙 (郑州牧业高等专科学校 信息工程学院, 郑州 450011) 摘 要: 高斯平滑是一种常见的预处理方式, 但小尺度下的高斯平滑不能完全消除噪声, 而大尺度下的高斯平滑 可能引起图像边缘的偏移. 对此进行了分析, 提出了大尺度高斯平滑下的边缘偏移补偿方法, 并利用多尺度理论 解决了下获得图像的精确的、少噪声的边缘难题. 关键词: 高斯平滑; 边缘检测; 边缘偏移 Edge Signals Offset Problems After Gauss Smooth in Image JIANG Ai-De, CHEN Yan-Long (Department of Information and Engineering, Zhengzhou College of Animal Husbandry Engineering, Zhengzhou 450011, China) Abstract: Gauss smooth is a common pretreatment way, but it can’t eliminate noise in small scale and cause image edge offset in large scale. The paper analyzed it,proposed edge offset compensation method under lager scale gauss smooth, and solved the problem of gaining precise and less noise image edge by using multi-scale theory. Key words: Gauss smooth; edge detection; edge offset 数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过 矩形单位脉冲信号. 程, 在图像预处理中, 对图像进行平滑, 去除噪声, 恢 复原始图像是一个重要内容. 图像平滑处理的方法多 种多样, 有邻域平均、中值滤波, 高斯滤波、灰度最小 方差的均值滤波等. 其中高斯滤波是一种比较常用的 平滑方法. 但是高斯平滑在抑制噪声的同时能引起边 缘偏移, 本文对这一问题进行了研究分析. (a) (b) 图 1 图像中的两种常见信号 1 图像中边缘信号的分析 图像的边缘是图像的最基本特征. 所谓边缘是指 单位阶跃信号用 表示, 定义为 ( x) 其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的 1 x 0   集合. 如下图所示: 图中第一排是一些图像的边缘模  ( x )  (1)