小波变换边界提取的一个补充条件资料

1、小波变换边界提取的一个补充条件0引言在对服饰边界进行识别时，提取服饰附件的边界便非常重要，因为边界是服饰附件的重要特征。服饰附件边界提取的好坏直接影响识别效果。小波模极大值在信号处理、边界检索等方面的应用极其广泛。例如：文献1、2、3将小波用于图像的边界检测，文献4将小波模极大值用于图像去噪，文献5将小波模极大值应用于信号特征提取，文献6将小波模极大值用于信号滤波。目前，利用小波模极大值解决问题包括三步：首先是对原图像进行平滑，平滑的效果是去噪声；第二步是沿着梯度方向寻找局部模极大值点；第三步是局部模极大值点的模值大于事先给定的阈值。满足这3个条件的点就是边界点，但如果仅仅包括这3个条件去编程

2、，就会发现计算出来的边界点里面有大量假的边界点。研究发现，仅仅采用已有的小波模极大值方法对图像进行边界检测，会检测出许多伪边界点，本文提出了垂直边界条件，很好地解决了这个问题。1小波模极大值简介设有小波函数M(x,y),满足条件：+00-00+00-ooM(x,y)dxdy=1(1)设Ms(x,y)=1S2M(xs,ys),弁且s>0,表示为尺度。设f(x,y)表示图像在(x,y)位置的灰度值。卷积Ms(x,y)*f(x,y)可以表示为：Ms(x,y)*f(x,y)-CO-00fCO-oof(x-u,y-v)Ms(x,y)dudv(2)图像的边界点指的是上面某些点的卷积在梯度方向上达到模

3、极大值。梯度方向的模可以表示为：|grad(Ms(x,y)*f(x,y)|=Ms(x,y)*f(x,y)x|2i|Ms(x,y)*f(x,y)v|2(3)采用小波模极大值方法检索图像边界点：包括对源图像去噪、沿梯度方向寻找局部模极大值点、极大值点满足事先给定阈值。2垂直边界条件在采用上面的小波模极大值解决问题的三步聚和Java语言进行编程时，发现运行结果图中出现了大量假边界点。为了去掉这些假的边界点，本文提出垂直边界条件：边界点的灰度值比沿垂直于梯度方向偏左右一定范围内的点的小波模极大值都要大。设模极大值点(x,y)为待定边界点。设kxy=Ms(x,y)*f(x,y)/yMs(x,y)*f(x

4、,y)/x(4)kxy为在模极大值点(x,y)处的梯度方向，则梯度的垂直方向为k-1xy。通过模极大值点(x,y)弁且斜率为k-1xy存在一条直线。这条直线上为模极大值点(x,y)两侧的点就是待比较的点。用gradxy表示模极大值点(x,y)处的小波模极大值，用gradkw表示模极大值点(x,y)两侧的点的小波模极大值，则有以下公式：gradxy>gradkw*乜其中a是一个系数，为大于1的实数。a的取值如果太大，会把正常的边界点删除；a取值太小会有假的边界点存在。本文在程序实验中，a最好取1.011.10之间的数值，根据具体情况调节。模极大值点两侧点的个数一般取13个。3 实验本实验应用小波检测服饰附件的边界。编程语言为Java，采用的小波为二次样条小波。一个附件边缘检测实例如图1所示。图1一个附件边缘检测实例从上图可以看出，当没有采用垂直边界条件时，提取的边界点里面有很多伪边界点；当垂直边界条件的系数a=1.02时，伪边界点稍微减少；当垂直边界条件的系数a=1.08时，效果较好。4 结语本文在应用小波对服饰附件进行边界检测时，检测出