論文の概要: A New Class Biorthogonal Spline Wavelet for Image Edge Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08285v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 14:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:26:24.129176
• Title: A New Class Biorthogonal Spline Wavelet for Image Edge Detection
• Title（参考訳）: 画像エッジ検出のための新しい生物直交スプライニングウェーブレット
• Authors: Dujuan Zhou, Zizhao Yuan,
• Abstract要約: スプラインウェーブレットは、時間と周波数の両方で局在するのに好ましい特性を示した。 本稿では,Cohen-Daubechies-Feauveau ウェーブレット構築法に基づくBCSSWを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spline wavelets have shown favorable characteristics for localizing in both time and frequency. In this paper, we propose a new biorthogonal cubic special spline wavelet (BCSSW), based on the Cohen-Daubechies-Feauveau wavelet construction method and the cubic special spline algorithm. BCSSW has better properties in compact support, symmetry, and frequency domain characteristics. However, current mainstream detection operators usually ignore the uncertain representation of regional pixels and global structures. To solve these problems, we propose a structural uncertainty-aware and multi-structure operator fusion detection algorithm (EDBSW) based on a new BCSSW spline wavelet. By constructing a spline wavelet that efficiently handles edge effects, we utilize structural uncertainty-aware modulus maxima to detect highly uncertain edge samples. The proposed wavelet detection operator utilizes the multi-structure morphological operator and fusion reconstruction strategy to effectively address anti-noise processing and edge information of different frequencies. Numerous experiments have demonstrated its excellent performance in reducing noise and capturing edge structure details.
• Abstract（参考訳）: スプラインウェーブレットは、時間と周波数の両方で局在するのに好ましい特性を示した。 本稿では,Cohen-Daubechies-Feauveauウェーブレット構築法と立方体特殊スプラインアルゴリズムに基づく,新規な直交立方体特殊スプラインウェーブレット(BCSSW)を提案する。 BCSSWは、コンパクトな支持、対称性、周波数領域特性においてより良い特性を持つ。 しかし、現在の主流検出演算子は、通常、地域画素や大域構造の不確実な表現を無視している。 これらの問題を解決するために,新しいBCSSWスプラインウェーブレットに基づく構造不確実性と多構造演算子融合検出アルゴリズム(EDBSW)を提案する。 エッジ効果を効率的に処理するスプラインウェーブレットを構築することにより、構造的不確実性を考慮した弾性率最大値を用いて、高度に不確実なエッジサンプルを検出する。 提案するウェーブレット検出演算子は、多構造形態演算子と融合再構成戦略を用いて、異なる周波数の反雑音処理とエッジ情報に効果的に対処する。 多くの実験は、ノイズを低減し、エッジ構造の詳細を捉えるのに優れた性能を示した。

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