基于LS-SVM的 contourlet HMT变换的孔型测量图像边缘检测

为了提取拉丝模具内孔的衍射图像的边缘信息,以往的检测方法都有各自的局限性,因此采用contourlet HMT变换结合LS-SVM的方法。首先利用contourlet HMT变换将图像分成粗糙系数和精细系数,通过LS-SVM训练粗糙系数找出边缘系数和噪声系数;利用BayesShrink 方法去除噪声系数,采用梯度边缘系数和去噪后的系数,用加权平均值的方法进行图像的融合,最后使用contourlet HMT的逆变换对图像进行重构。对不同情况下的图像进行了测试,结果证明Contourlet HMT的边缘检测方法有明显优于其它的方法。