基于小波和奇异值分解的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测抑制噪声能力弱的问题,给出了一种小波变换和局部梯度 场内奇异值分解相结合的边缘检测方法。首先在图像预处理阶段,为了提取准确的边缘特征, 文中利用小波变换的时频局部化特性,对图像进行小波变换。该文对用小波求取的梯度场使用 局部梯度奇异值分解的方法;利用奇异值的特性和良好的稳定性,使提取的边缘特征更加突出 并且能够达到抑制噪声的目的。实验证明该文方法既能在无噪声影响的图像中提取出清晰完整 的单边缘,又能在有噪声干扰的情况下提取出理想的边缘。     

一种改进的二进小波变换图像去噪方法

本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上，提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘；然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪；最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明，该方法不仅能够滤除图像的噪声，而且能够保持图像的边缘信息。     

基于双树复数小波变换的切屑图像阈值去噪

由于在金属切削加工时通过CCD相机采集的切屑图像含有大量噪声，因此如何有效地去除噪声，获取切屑边缘信息是分析切屑形态参数，实现切屑控制的关键。目前小波变换图像去噪效果较好，而复数离散小波变换比实数小波变换具有更多优势，如：平移不变性、方向性等。并可提高图像的去噪能力。为了提高切屑图像的去噪能力，提出了一种采用双树复数小波变换进行切屑图像去噪的方法，即在原信号(噪声标准方差)未知情况下，采用GCV准则选取去噪阈值，双树复数小波变换进行去噪。典型图像与切屑图像去噪结果显示，该方法能有效地提高金属切削加工过程中切屑图像的噪声去除及屑形边缘检测的能力。     

双向扩散耦合阈值的小波边缘检测算法

为了准确的提取含噪图像在边缘点处所对应的小波系数,根据偏微分方程一步迭代扩散的结果等价于平移不变Haar小波去噪的一步收缩,结合前向-后向的双向扩散的特点,提出双向扩散耦合阈值的小波边缘检测新方法.该方法对噪声图像进行小波变换,得到的高频部分进行双向扩散耦合阈值.该阈值有效地去除噪声同时增强了边缘信息,利用阈值后各高频以及低频部分的细节信息,采用多尺度小波变换模极大值检测方法得到最终的边缘图像.实验表明,新方法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都有不错的效果,具有实用性.     

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。     

小波变换阈值选取的博弈与图像边缘点检测

介绍了小波变换的理论，从一维空间小波变换故障信号检测实例出发，分析应用小波变换进行信号突变点检测时，阈值选取对消除噪声和信号真实突变点检测的影响，引出小波变换阈值选取的博弈观点；通过软件编程实现小波变换和模极大阈值法图像边缘点的提取，对比选取不同阈值时边缘点图像实例的效果，进一步讨论了阈值优化的博弈结论和相关技巧；认识和应用此结论不仅可以有效减小噪声，而且可以更加准确地提取图像边缘点,实验证明效果很好。     

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B样条小波的图像边缘检测

研究图像边缘优化检测问题.针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度,经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低,导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象.为去除虚假边缘,在Canny最优边缘检测准则下,提出引入了渐进最优的B样条小波函数,采用小波变换应用于图像边缘检测中的基于模极大值的方法,并结合Kmeans聚类的自适应双阈值方法进行图像边缘检测仿真.仿真结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下图像边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性,得到较高的边缘检测图像质量,可为设计提供依据.     

改进的自适应阈值方法用于文字图像边缘检测

在图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法区分了阶梯型边界和跳跃型边界,从而提取了阶梯型边界.上述算法中需选择峰值阈值,将小波变换系数较小的点滤掉,但是一幅图像中边缘的奇异性并不均匀,对变换后的整幅图像取同一阈值,那么微弱边缘将会随着因灰度不均匀、噪声等被滤除.针对这一问题提出了改进的自适应阈值方法,并将此阈值方法代替固定阈值,在文字图像边缘检测中取得了较好的效果.     

利用小波变换局部模极大值进行实时目标定位的应用

提出了一种基于小波变换局部模极大值的边缘检测方法．利用B样条小波构造出一个边缘检测算子，采用多孔算法进行边缘提取，减少了图像识别与测量中必要信息的丢失，并且提出了自适应阈值的方法，较好的解决了图像边缘的提取精度与对噪声抑制能力之间的矛盾．实验中对比了几种传统边缘检测算子和小波模极大值方法的在边缘检测效果、抗噪性和运算时间等方面的性能，本算法对加噪图像和模糊图像都获得比传统算法更好的检测效果，证明了基于三次B样条小波的局部模极大值方法检测目标边缘的有效性和正确性．     

改进的小波变换在中医舌象边缘检测中的研究

针对目前常见的边缘检测算法对噪声较为敏感,获取的边缘不够精细,且容易出现伪边缘或边缘重叠等情况,结合中医舌象的特点,在小波变换边缘检测算法的基础上提出了改进的小波变换边缘检测算法。该算法通过对图像每一行、列的边缘信息逐位算出相邻位差,并在位差的差值变化大小之间检测小波极值。实验结果证明,该方法能有效解决传统边缘检测算法对去除噪声和获取精细边缘之间的矛盾,使边缘重叠现象大为减少,从而获得了比较理想的边缘检测效果,为以后整个舌体区域的分割提取打下了良好的基础。     

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。     

基于迭代拟合的集装箱角件边缘检测算法

噪声通常是影响集装箱角件图像中低层次语义信息提取精度的重要因素,传统的边缘检测算法通常通过改进滤波器和阈值来消除图像中的物理噪声和环境噪声,但是却无法去除边缘检测后的噪声,为解决这一问题,提出了一种基于迭代拟合的边缘检测算法。首先,对角件图像进行一系列预处理操作获取边缘点集,其次,使用拟合算法处理点集并且得到函数表达式,然后定义偏差值度量并计算,用于衡量目标点集到拟合或者检测结果的偏差,最后,去除定义下距离拟合结果最远的指定数量的点,如此迭代拟合直至评价函数收敛。实验结果与分析表明,该算法可以有效地去除边缘点集中的非真实边缘点,相比于传统的边缘检测算法更能去除特殊噪声,算法具有收敛速度快、准确率较高、灵活性好等特点。     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

二进小波与改进的形态学融合的边缘检测算法

针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。     

利用小波多尺度积实现裂纹缺陷的边缘检测

提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,即利用边缘信息的多尺度特性和小波变换模极大值对图像进行多尺度分解,将相邻尺度的小波系数相乘增强边缘,再通过双阈值去噪的方法,得到最终的图像边缘。实验结果表明该方法很好地解决了噪声和坏边的问题,边缘连续的同时又保证了边缘定位的准确性,采用双阈值的算法明显优于采用单阈值,可以有效用于结构件的检测。     

基于截断奇异值低秩矩阵恢复的Canny边缘检测算法

针对Canny算法在处理噪声图像时存在的不足,为提高其准确性和鲁棒性,提出一种基于截断奇异值的低秩矩阵恢复方法,以及一种更加准确的双噪声凸优化模型和求解方法。使用经典Canny边缘检测算法作用于分解后去除冗余信息的主成分上,将图像的边缘检测转化为对主成分的边缘检测,可以在有效地去除脉冲噪声和高斯噪声干扰的同时,更好地保留边缘信息。为验证其有效性,在不同噪声浓度以及混合噪声情况下进行实验,结果分析表明,基于低秩矩阵恢复的边缘检测算法可以更好地保留完整的边缘信息,提高边缘检测的准确性及鲁棒性。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

改进的模糊推理规则图像边缘检测算法

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案：当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。