[1]高英姿,姚爱琴,孙运强,等.基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法[J].机械与电子,2021,(08):18-22.
　GAO Yingzi,YAO Aiqin,SUN Yunqiang,et al.Smoke Edge Detection Algorithm Based on Dyadic Wavelet and Anti Noise Morphology[J].Machinery & Electronics,2021,(08):18-22.
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基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2021年08期
页码:
18-22
栏目:
设计与研究
出版日期:
2021-08-24

文章信息/Info

Title:
Smoke Edge Detection Algorithm Based on Dyadic Wavelet and Anti Noise Morphology
文章编号:
１００１-２２５７ ( ２０２１ ) ０８-００１８-０５
作者:
高英姿; 姚爱琴; 孙运强; 张丽娜
中北大学信息与通信工程学院,山西 太原 ０３００５１
Author(s):
GAO Yingzi ;  YAO Aiqin ;  SUN Yunqiang ;  ZHANG Lina
( School of Information and Communication Engineering , North China University , Taiyuan ０３００５１ , China )
关键词:
二进小波; 抗噪形态学; 边缘检测; 融合技术
Keywords:
dyadic wavelet ;  anti noise morphology ;  edge detection ;  combinatorial technique
分类号:
TP３９１.４１
文献标志码:
A
摘要:
针对枪口烟雾图像的不规则性以及烟雾扩散速度快等特点,传统的边缘检测算法无法高效地提取烟雾边缘轮廓的问题,对烟雾图像采集技术、烟雾图像预处理技术以及烟雾图像边缘检测技术进行了研究,提出了一种改进的二进小波和抗噪形态学融合的边缘检测算法.首先,在 B 样条二进小波基础上,将二进小波消失矩的阶数提高到四阶;其次,选取方向不同的结构元素,得出改进的形态学算子;最后,用小波逆变换重新构造枪口烟雾图像,对其进行锐化处理,输出边缘信息.仿真结果表明,该算法检测出来的枪口烟雾图像边缘定位准确且清晰完整,能有效抑制噪声,在客观方面优于传统的边缘检测算法.
Abstract:
In view of the irregularity of muzzle smoke image and the fast speed of smoke diffusion , the traditional edge detection algorithm can not extract the smoke edge contour efficiently．This paper studies the smoke image acquisition technology , smoke image preprocessing technology and smoke image edge detection technology , An improved edge detectiona lgorithm based on the fusion of dyadic wavelet and anti noise morphology is proposed．Firstly , based on B-spline dyadic wavelet , the order of dyadic wavelet vanishing moment is increased to quartic ; Secondly , the improved morphological operator is obtained by selecting structural elements with different directions ; Finally , the muzzle smoke image is reconstructed by inverse wavelet transform , and the edge information is output by sharpening．The simulation results show that the edge of muzzle smoke image detected by the algorithm is accurate and clear , which can effectively suppress the noise , and is better than the traditional edge detection algorithm in the objective aspect．

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: ２０２１-０５-１２
作者简介:高英姿 ( １９９７－ ),女,山西阳泉人,硕士研究生,研究方向为数字通信技术、图像处理技术等;姚爱琴 ( １９６９－ ),女,山西太原人,博士,副教授,研究方向为动态测试技术、近场遥测、遥控遥测技术和现代通信技术等.
更新日期/Last Update: 2021-08-31