【摘 要】
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在飞机油管渗漏图像边缘检测优化的研究中,飞机油管和背景灰度相差不大,而且图像包含大量噪声,造成检测的边缘模糊,定位不准确,提取边缘细节很难实现。提出一种采用将小波变
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在飞机油管渗漏图像边缘检测优化的研究中,飞机油管和背景灰度相差不大,而且图像包含大量噪声,造成检测的边缘模糊,定位不准确,提取边缘细节很难实现。提出一种采用将小波变换和数学形态学相结合的方法,对飞机油管进行边缘提取时,首先进行二维小波分解,然后对高、低频子图像分别利用小波模极大值法和多尺度数学形态学梯度法检测边缘,再采用小波逆变换的融合规则将每层得到的高、低频子图像边缘检测图像进行融合,最后把融合得到的图像加权平均得到最终的边缘图像。仿真结果表明,该算法可以有效地抑制噪声,提高边缘定位的准确度,检测到的边
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