共查询到19条相似文献,搜索用时 252 毫秒
1.
边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。 相似文献
2.
主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。 相似文献
3.
4.
5.
提出了一种亚像素级的噪声图像边缘检测算法。首先使用基于各向异性扩散的非线性正则化Perona-Malik模型,实现对图像的平滑滤波;然后用改进的Sobel算子对图像进行初步边缘检测,将检测到的包括真正的和少数伪边缘点的坐标生成链表记录下来,原灰度图像保留;最后利用Zernike矩进行亚像素级的边缘精确定位。实验结果表明,此算法解决了传统算法中伪边缘点过多和边缘检测结果较宽的问题,图像的质量接近于定位准确度为亚像素级的小波算法。 相似文献
6.
基于小波变换的目标边缘搜索分割方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为满足目标识别实时性、抗噪声的要求,提出了利用小波变换的图像边缘搜索分割方法.用反对称双正交小波算子对图像进行小波变换,对小波变换模极大值进行启发式搜索检测边缘,得到目标边缘的链码表示.该搜索方法能较好地克服噪声干扰,边缘丢失时能通过在模值分布图中搜索找回边缘,增强算法的鲁棒性.实验结果表明,在同样平台下,使用该方法检测边缘能减少一般小波多尺度分析的计算量,计算速度与使用Sobel算子的梯度方法相当,且具有更好的抗噪声能力.该方法边缘连接良好率高,特征提取方便,综合提高了图像处理算法效率. 相似文献
7.
8.
9.
结合光谱和尺度特征的高分辨率图像边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率遥感图像具有高度细节化的多尺度表达能力,在有效表达地物边缘信息的同时,目标内部几何细节常以噪声的形式出现.提出将光谱相异性和小波变换相结合的边缘特征检测算法,克服了小波变换导致的边缘变形,并能够有效抑制噪声.根据光谱角原理定义归一化光谱相异性模型,并与二进小波变换结合,同时利用梯度方向余弦值对各个波段的梯度幅值加权,最后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向,细化后获取由细到粗的多层次边缘特征.实验结果与小波变换和传统检测算子的检测结果相比,表明该算法利用光谱相异性信息增强边缘响应强度,保证了所有尺度下获取的边缘轮廓不失真,边缘点定位准确;加权处理突出了多波段梯度主方向信息,也有效抑制了高分辨率图像上目标内部精细几何细节形成的噪声. 相似文献
10.
医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法. 相似文献
11.
12.
基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。 相似文献
13.
针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确. 相似文献
14.
15.
16.
17.
18.
提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。 相似文献
19.
对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过... 相似文献