一种阈值自动设定的小波变换边缘检测方法

边缘检测是提取图像特征的重要手段,本文提出一种阈值自动设定的双阈值小波变换边缘检测方法。小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度分析能力,获得的边缘信息丰富,采用二维静态小波变换算法,计算出局部模极大值点,但其中除了边缘点外,还混有噪声信号,本文根据边缘与噪声的特征自动计算出阈值,实现了噪声与边缘的分离,强边缘与弱边缘的分离,并通过实例验证了算法的有效性。     

基于小波和奇异值分解的图像复制伪造区域检测

针对数字图像取证中一类常见的复制粘贴图像伪造,本文提出了一种基于小波变换和奇异值分解的检测算法.该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取奇异值特征,这种特征描述形式对图像羽化或边缘模糊等处理具有鲁棒性.然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位.实验表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率.     

基于小波变换和模糊中值滤波的图像边缘检测

小波变换是近年来兴起的信号处理技术。它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性,非常适合于图像处理。实际图像中常常含有噪声,噪声在小波变换中会产生大量的奇异点。中值滤波器是一种非线性滤波器,具有良好的边缘保持特性。该文提出了结合小波变换、中值滤波器和多分辨率分析的边缘检测方法,给出了一种自适应选择模糊中值滤波器因子的方法。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于3次B样条小波变换的改进自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题,提出了一种改进NormalShrink自适应阈值去噪算法。该算法首先通过小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数,利用边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进NormalShrink自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的Candy算子和传统的NormalShrink自适应阈值相比,本方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约6 db。     

基于小波多尺度奇异值分解的人脸识别

作为一种矩阵分解方法,奇异值分解可用于提取图像的代数特征。图像的奇异值特征具有很多好的性质,如稳定性、几何不变性、对噪声的不敏感性。但是只用一个尺度的图像奇异值特征难以获得高识别率。基于小波变换和奇异值分解,提出了基于小波多尺度奇异值分解的图像特征提取方法,将多个尺度的小波子图奇异值特征组合起来用于人脸识别,在ORI, YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的识别率分别达到82.11%,100%和95.68%.     

基于奇异值加权的图像复制粘贴伪造盲检测

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的盲检测算法来识别图像的复制粘贴伪造。该算法用小波变换降低计算量,用奇异值表示图像特征。图像经过小波变换,提取出低频分量和高频分量。因低频部分保留图像的纹理信息,高频部分保留图像的轮廓信息,该算法分别从低频部分和高频部分提取图像奇异值,并把提取出的奇异值进行加权处理,以加权值作为图像块的特征。图像块之间做两两比较,根据图像块的特征相似度,判断是否存在图像复制粘贴伪造区域。在丰富层次和清晰细节轮廓的图像中,该算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。     

基于小波变换的图像边缘检测匹配算法

小波变换能够获取信号的时频局部化特征,可作为一种有效的图像边缘检测工具。本文提出一种基于二维小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像分别做两方向的小波变换,进而得到二维小波变换的幅值和梯度,然后利用非极大值抑制方法检测二维小波变换的模极值点作为图像的边缘点,最后利用Hausdorff算法实现模板边缘与实时图边缘之间的匹配。仿真试验表明本文所提出算法的有效性。     

基于小波包的奇异信号检测方法及仿真

高压电器设备的故障大多与绝缘有关，而局部放电是造成绝缘损坏的主要原因之一。如何有效地从噪声和干扰中准确提取局部放电信号的特征，是绝缘故障在线检测的关键。针对高压电缆中的局部放电信号检测问题，提出了一种基于小波包的奇异信号检测方法。首先，分析后得到窄带信号和奇异的放电信号在小波包变换下会表现出截然不同的特性，然后利用这个特性，采用小波包的方法有效地抑制窄带干扰，并从噪声中提取出奇异的局部放电信号。仿真结果显示出在两项指标中，同步性指标大于99％，相似性指标大于90％，这证明了该算法能够从噪声和干扰中，有效地检测并提取出高压电缆中的局部放电信号。     

基于小波变换的图象边缘融合检测

传统的边缘检测算法虽然实现简单,计算较快速,但是被检测图像较为复杂或含有噪声污染时,那些传统的边缘检测算法就很难得到理想的边缘结果。利用多尺度小波变换来检测图像的边缘是最近几年比较流行的方法,而且检测复杂图像或含噪图像的边缘比传统算法要好得多。该文提出一种在金字塔分解体系结构下利用多尺度小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘,并将图像分解的各层边缘信息利用小波融合算法逐个融合,以得到最终的图像边缘结果。实验结果表明,该文方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量。     

基于高斯小波的多尺度积图像边缘检测算法

图像的边缘是图像最重要的特征之一。由于边缘和噪声都是图像的高频分量,提取的图像边缘总是受到噪声的污染。针对边缘检测中存在的噪声问题,本文根据Mallat快速小波变换算法的思想,提出用高斯函数和其一阶导数分别作为低通和高通滤波器对图像进行多尺度分析。为了精确定位图像边缘,对各尺度的低频、水平、垂直和对角分量不进行下采样。然后提取不同尺度上的系数,利用多尺度积对噪声严重的图像进行边缘检测。最后根据边缘点的梯度方向,采用改进的局部梯度极大值搜索方法获得图像的单像素边缘。实验结果表明本文所提出的方法,能在被噪声污染严重的图像中提取图像的单像素边缘,且边缘图像信噪比高。     

一种矿井巷道图像边缘检测算法

针对传统的Canny算法在处理模糊的矿井巷道图像时存在边缘提取效果较差的问题,提出了一种基于小波变换和Canny算法的矿井巷道图像边缘检测算法。该算法首先对矿井巷道原始图像做小波分解,获得低频图像和高频图像,从而避免模糊图像对边缘检测效果的影响;然后采用Canny算法计算低频图像和高频图像的一阶差分,获得低频图像和高频图像的梯度图,通过计算局部梯度最大值,获得高频图像和低频图像的边缘图;当高频图像的边缘图上出现间断点时,在低频图像的边缘图中检测该点的8点邻域,寻找连接点,即可得到完整的矿井巷道边缘检测图。实验结果表明,与传统的Canny算法相比,该算法能够检测到较多的图像边缘点,具有较好的边缘连接效果。     

图像分割算法在胃溃疡图像上的应用

主要研究了对胃溃疡图像中溃疡轮廓进行精确提取的问题。首先要解决对胃溃疡图像进行图像分割时,复杂多变的背景噪音对分割效果的影响,利用小波变换的多尺度特性对胃溃疡图像进行边缘提取,获得不同尺度下的边缘提取图。通过不同尺度下的边缘效果和溃疡边界的连通性,将不同尺度下获取的边缘再次进行对比和提取,把降低噪音的影响和保持边界连续性有效的统一起来,得到效果更佳的边缘提取图。同时利用梯度矢量流模型将轮廓收敛至溃疡的边界上,并对轮廓内的面积进行计算得到溃疡的面积。计算结果显示,利用小波变换和梯度矢量流模型后得到的溃疡面积,已经能够达到临床医学的要求。     

噪声水平不一致性的图像拼接区域检测方法

针对图像拼接篡改检测与篡改定位技术进行研究,提出了一种噪声水平不一致性的图像拼接篡改定位方法.该方法利用改进的拉普拉斯算子对噪声具有双倍加强作用的特点,结合奇异值分解,提取非重叠图像块的局部图像梯度矩阵和噪声特征,然后利用基于聚类的阈值算法,对得到的特征进行分类并定位出篡改区域.与现有的基于噪声的图像拼接区域检测方法相比,所提出的方法不仅能够检测拼篡改区域,而且当拼接区域与原始区域之间的噪声差异较小时依然有效,并且对于内容保持的图像处理操作如JPEG压缩、高斯模糊、伽玛校正、下采样等是鲁棒的.     

小波变换三阈值多尺度融合边缘检测算法

充分利用边缘点和噪声点在梯度方向特征上的差异,提出了边缘点的梯度方向特征的概念。在不同尺度上对图像进行小波变换,得到每个像素点的梯度信息,利用双阈值的非极大值抑制法和边缘点的梯度方向特征提取每一尺度上的边缘点,最后用第三个阈值融合各尺度下的检测结果,得到图像边缘。实验结果证明,该算法与经典的Canny算子和Mallat小波算子相比,在保证边缘定位能力的同时,具有更强的抗噪声性,在强噪声干扰下仍可获得满意的边缘检测效果。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

小波多尺度下真彩色图像边缘检测

现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供多尺度下的边缘信息。提出了小波多尺度下彩色图像边缘提取算法,利用小波多尺度特征模板对R、G、B三个分量滤波磨光输出,并对磨光后的图像进行向量扩展梯度（Vector Expand Gradient,VEG）,提取边缘。实验结果表明：算法能有效地在不同尺度下提取真彩色图像由细到粗的轮廓边缘信息。     

基于小波变换的拓片文字边缘检测*

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高,根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性,提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解,再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性,进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明,该算法克服了传统算法的不足,弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾,从而具有更好的实用性。     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。     

运用边缘方向直方图进行图像拷贝检测

基于内容的图像拷贝检测已经成为图像版权保护的重要手段之一。提出一种基于图像边缘直方图的拷贝检测方法：采用小波模极大值算法提取源图像和待认证图像边缘,然后结合边缘点梯度主方向重新计算其区域点的梯度方向并生成直方图,最后根据源图像与待认证图像所得边缘直方图间的相似性检测待认证图像是否为源图像的拷贝。实验表明：这种图像拷贝检测方法可有效检测出拷贝图像,并可容忍由缩放、旋转、噪声等操作引起的失真。