变换域SAR图像边缘检测

针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量相干斑噪声,采用变换域中多尺度乘积进行边缘提取.该方法利用信噪比最大自动选取阈值,在非下采样Contourlet变换(NSCT)域中,进行不同方向高频系数多尺度乘积以达到SAR图像检测边缘.实验结果显示,与传统的边缘检测方法相比,在非下采样Contourlet变换域中多尺度积的信噪比最大的边缘检测方法得到更好的结果.     

基于多尺度分析的红外图像边缘特征融合算法

针对红外图像特点 采用基于正交小波变换的多尺度边缘检测方法,利用小波变换天生的多尺度特性,检测出不同尺度、不同精度下的边缘特征,融合形成图像边缘。     

一种基于小波变换的图像边缘检测方法和实现

介绍了小波变换的基本理论以及小波分析方法用于图像边缘检测的基本原理及利用小波变换进行边缘检测的方法。接着重点研究了基于B样条小波的多尺度边缘检测,并且利用这种方法在几个不同尺度下分别提取了图像边缘。可以看出该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于其他已有的边缘检测方法。     

一种基于小波变换的图像边缘检测方法和实现

介绍了小波变换的基本理论以及小渡分析方法用于图像边缘检测的基本原理及利用小波变换进行边缘检测的方法。接着重点研究了基于B样条小波的多尺度边缘检测,并且利用这种方法在几个不同尺度下分别提取了图像边缘。可以看出该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于其他已有的边缘检测方法。     

基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多地检测到图像边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测方法。首先利用小波变换将图像分为高频和低频部分;然后再分别进行处理:高频部分利用小波系数的层内和层间相关性对系数调整后实现边缘检测,低频部分利用数学形态学进行边缘检测;最后将各自得到的边缘图像通过多尺度边缘融合,从而实现边缘提取。实验结果表明,同单纯基于多尺度分析方法或基于数学形态学的边缘检测方法相比,提出的方法具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能。     

基于多尺度小波与模糊方法的图像边缘检测

提出了一种基于多尺度小波变换和模糊方法的图像边缘检测算法,它将图像分为高频和低频部分别进行处理,高频部分利用多尺度小波变换进行边缘检测,低频部分利用模糊方法进行边缘检测,并对两种方法得到的边缘图像进行融合,实验结果证明检测出的边缘与其它传统边缘检测算子所获结果得到了很大的改善.     

基于小波变换模极大值的煤矿岩层图像边缘检测处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像边缘检测的问题,提出了采用小波变换进行煤矿井下岩层图像的边缘检测处理.综述图像边缘检测的方法,分析了基于小波变换模极大值的图像边缘检测方法.即首先将图像进行多尺度分解,以获得对图像不同结构特征的描述,进而在各个尺度下通过观测其小波系数模的变化规律检测出不同细节成分的边缘特征.研究结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够较好地检测煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征,取得了明显的效果.     

基于小波多尺度分析的图像边缘检测

提出了小波多尺度分析的图像边缘检测方法,给出了该边缘检测方法的算法步骤及流程,解决了第一代多尺度边缘检测所存在的"边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择"问题.应用小波变换在不同尺度和同一尺度下呈现的规律性,对轴类零件图像进行边缘检测实验,获得了清晰且精度较高的图像边缘检测效果.     

基于NSCT及改进Canny的图像边缘检测

为进一步提取丰富的图像边缘信息,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)及改进Canny的图像边缘检测方法。该方法是将图像进行NSCT多尺度分解,得到低频和高频子带。首先对低频子带使用改进Canny算子提取低频轮廓,再使用非线性函数对高频子带信息中各尺度各方向上的系数进行调整,实现边缘增强和噪声抑制,最后将NSCT域尺度内和尺度间的检测结果相融合来得到完整的边缘图像。实验结果表明,相比Sobel、Canny算子和现有的NSCT边缘检测方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富。     

图像多尺度边缘检测算法研究

通过检测二维小波变换的模极大值线可以确定图像的边缘点.由于小波变换在各尺度上都提供了图像的边缘信息,所以称为多尺度边缘检测.沿着边界方向将任意尺度下的边缘连接起来,可形成该尺度下沿着边界的模极大线.小波变换能够把图像分解成多种尺度成分,并对大小不同的尺度成分采用相应的时域或空域取样步长,从而能够不断地聚焦到对象的任意微小细节.小波变换具有的多尺度特性,正好可以用于图像的边缘检测.     

侧扫声纳图像的NSCT域模极大值边缘检测

侧扫声纳图像边缘检测较困难,为此,提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,根据斑点噪声在NSCT域的分布特点,进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大值抑制寻找模极大值点。通过类内方差最小化法自适应确定阈值,由阈值处理得到各子带的边缘。经边缘融合实现完整的边缘图。实验结果表明,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点。     

基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测

在复杂工件的边缘检测过程中,噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。针对这一问题,提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。首先对原始图像进行非下采样Contourlet变换,然后对得到的高低子频图像采用不同的方法进行边缘提取,最后通过合理的融合规则得到图像的边缘图像。仿真实验表明,该算法对图像边缘细节的提取比其他算法更加丰富,并具有较好的连续性、抗噪性和鲁棒性。     

基于非下采样Contourlet和扩散的图像去噪

根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度、多分辨分析和平移不变的性质,提出一种基于非下采样Contourlet变换和P-Laplace扩散相结合的图像去噪方法。该方法不但继承了非下采样Contourlet 变换捕捉边缘信息的能力,而且在P-Laplace扩散去噪时具有保持图像边缘信息的优点。实验结果表明该方法具有较好的图像去噪效果。     

一种基于Canny的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定高斯滤波参数和高低阈值的问题,提出一种自适应方法,采用基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值去噪算法代替高斯滤波对图像去噪,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法进行高低阈值的自适应设定,并用此高低阈值对经过非极大值抑制后的图像进行检测及连接边缘。理论和实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘方面获得了不错的效果,并且提高了边缘的自动化检测能力。     

基于小波变换与改进的——Roberts算子融合的图像边缘检测

本文提出了一种改进的Roberts算子,并在此算子边缘检测框架基础上,采用了一种小波多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过改进的Roberts算子对子图像进行空间微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合运算得到最终的边缘图像.实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿...     

基于非下采样contourlet变换与脉冲耦合神经网络的图像融合算法

提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法.该方法首先利用非下采样eontourlet变换对输入图像进行多尺度分解、多方向稀疏分解,准确捕获图像中的高维奇异信息,然后利用脉冲耦合神经网络的同步激发特性确定融合规则,选取融合系数,提高融合性能.实验结果表明,算法比小波变换、contourlet变换有更好的融合性能.     

结合NSCT和图像形态学的路面裂缝检测

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)和图像形态学的路面裂缝检测算法.首先对图像进行NSCT得到不同尺度、不同方向上的变换系数,在NSCT域中根据变换系数自适应地确定阈值,并应用广义非线性增益函数来增强较弱细节的局部对比度;然后对增强处理后的变换系数进行反变换;最后用图像形态学方法和中值滤波实现裂缝检测及孤立噪声点去除.通过对实际的高速路面图像测试表明,与直方图增强、小波变换及contourlet变换相比,该算法能更有效地增强弱对比度的细小裂缝,克服了常规算法易受离散噪声点以及光照条件等干扰的问题,具有较强的鲁棒性且高效实用.     

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合及差影运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。     

耦合边缘检测与优化的多尺度遥感图像融合法

为了使融合图像在显著提高空间分辨率的同时,最大限度地融入多光谱图像的光谱信息,提出了一种结合Canny算子与非下采样Contourlet变换的粒子群优化的遥感图像融合方法。首先在IHS变换的基础上,利用Canny算子对全色图像进行边缘提取,根据边缘分布特征对全色图像和多光谱图像[I]分量进行边缘特征融合得到边缘加强的全色图像,然后对新的全色图像和多光谱图像[I]分量分别进行非下采样Contourlet变换,并在低频子带采用有选择性的加权求和融合规则,对于高频方向子带先利用粒子群优化算法寻找结构相似度的最优阈值[p],再采用基于区域结构相似度的融合规则,最后经NSCT和IHS逆变换获得融合图像。仿真实验结果表明：提出的算法能很好地兼顾全色图像细节信息的保留和多光谱图像光谱信息的保持。     

基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法

针对传统NSCT图像融合算法存在的不足,提出一种基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法。首先对源图像进行NSCT分解,生成一系列低频和高频分量。对低频分量利用二维小波分解,生成一个低频和三个方向分量,对低频分量利用局部区域能量加权方法融合,三个方向分量利用改进的高斯加权SML方法融合;对NSCT分解的高频分量,分为对最高层和其它层的融合,最高层利用改进的高斯加权SML方法融合,其余层利用边缘梯度信息激励PCNN方法融合。最后对NSCT进行逆变换得到融合图像。实验结果证实了所提算法的有效性。