基于小波变换的含噪人耳图像边缘检测

为了取得含噪人耳图像的理想边缘轮廓,以实现人耳识别技术的进一步应用,对小波变换边缘检测方法进行了研究,分析了噪声消除与小波变换尺度之间的关系,详细论述了模局部极大值提取边缘的原理.针对含噪人耳图像的特殊性,阐述了一般去噪和边缘检测方法的不足,并针对这些不足提出了改进方法,首先利用样条小波多尺度分解后,相邻尺度小波系数相乘得到尺度积,然后进一步求得尺度积的模和相角,通过自适应阈值去噪提取图像边缘,取得了较好效果.     

基于肤色检测的人耳图像去噪方法

针对人耳图像中存在的噪声问题,提出一种基于肤色检测的人耳图像去噪方法.利用在HSI色彩空间下的肤色检测将人耳图像分割成肤色区域和非肤色区域,将被肤色区域包围的非肤色区域判别为噪声区域,并利用修复算法修复此区域.实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,能较好保留边缘等重要信息,并具有算法简单、处理速度快等优点.