基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于小波多尺度积的边缘检测算法

在分析小波变换对噪声和边缘点影响规律的基础上，结合多尺度乘积的特性，提出了一种基于小波变换的多尺乘积边缘检测新算法。通过边缘检测性能评测计算和实验验证表明，该算法能有效增强边缘、抑制噪声，且定位精度高。     

基于方向导数和B样条小波的图像边缘检测

根据图像边缘及噪声的多尺度传播特性和小波边缘检测的基本原理,提出了一种基于方向导数和三次B样条小波的边缘检测算法。该算法兼顾图像边缘的方向特征和小波基对称、线性相位的特点,较好地解决了边缘提取精度与噪声抑制能力之间的矛盾。通过计算机仿真对该算法进行验证,结果表明该算法不仅能准确地检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于传统的边缘检测算法。     

抗噪的多尺度形态学边缘检测算法

为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强,能检测到更加丰富的边缘信息,在多尺度形态学边缘检测算法的基础上,提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面,用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像,对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略,从而有效地保留边缘的细节信息,使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面,在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法,因此,该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明,该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响,又能获得较理想的边缘图像。     

基于小波变换的航海雷达图像噪声抑制方法

为了有效抑制海浪图像中的干扰噪声,提出了一种基于小波变换的海浪图像噪声抑制算法。首先,利用小波变换检测出图像边缘获取噪声点的潜在位置;其次,根据海浪图像的直方图分布特性确定闲值,利用该阈值对海面回波信号和噪声进行分离;最后,根据海面回波信号具有形似性的特点,利用噪声邻域内的信号点对已检测出的噪声点进行属性值插值,从而达到滤除噪声的目的。为验证该算法的效果,将本算法与小波域的硬阈值和软阂值去噪算法进行了比较,对比结果显示,算法在海浪图像噪声抑制应用中优于传统算法,可以得到较好的海面回波信号,并且能够满足下一步的海浪分析要求。     

基于小波变换的航海雷达图像噪声抑制方法

为了有效抑制海浪图像中的干扰噪声,提出了一种基于小波变换的海浪图像噪声抑制算法。首先,利用小波变换检测出图像边缘获取噪声点的潜在位置;其次,根据海浪图像的直方图分布特性确定阈值,利用该阈值对海面回波信号和噪声进行分离;最后,根据海面回波信号具有形似性的特点,利用噪声邻域内的信号点对已检测出的噪声点进行属性值插值,从而达到滤除噪声的目的。为验证该算法的效果,将本算法与小波域的硬阈值和软阈值去噪算法进行了比较,对比结果显示,算法在海浪图像噪声抑制应用中优于传统算法,可以得到较好的海面回波信号,并且能够满足下一步的海浪分析要求。     

基于数学形态学与小波变换的边缘检测算法

针对传统边缘检测方法去噪效果不理想的情况,分别对数学形态学和小波变换基本理论进行了分析,提出了一种基于数学形态学和小波变换的边缘检测方法。首先利用数学形态学基本运算对含有噪声的图像进行滤波,然后利用小波变换原理提取图像边缘。通过Matlab仿真分析,对比其他几种边缘检测算法,验证了该方法能够有效地检测出图像的边缘。     

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。     

小波提升变换边缘检测算法的DSP实现

提出了基于小波提升变换的改进图像边缘检测算法的DSP实现过程。本算法对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取;基于高速DSP的实现克服了传统小波变换存在的问题,很好地满足了实时性要求。实验结果表明,该方法具有运算速度快、能有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘检测实现方式。     

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。     

融合小波变换与数学形态学的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。     

基于变差函数和方向小波的噪声图像边缘检测方法

为了检测受噪声污染图像的边缘,提出了一种基于变差函数和方向小波的多尺度边缘检测新方法.首先,在我们前期研究成果的基础上,基于变差函数理论,提出了图像中45度和135度方向边缘的判别准则.然后根据图像中边缘的方向性,选择合适的方向小波旋转参数,再利用方向小波对各个子区域进行不同尺度小波变换.仿真实验表明,对于受高斯白噪声污染的图像,所提出的边缘检测方法无论在边缘定位的准确性还是在去除伪边缘点方面,均优于传统的小波边缘检测方法.     

对多尺度边缘检测中边缘位移的研究

多尺度边缘检测的任务之一是寻求噪声平滑与保持细节边缘的折中,现已出现了许多自适应多尺度边缘检测方法,但使用多尺度的边缘检测方法常常使得边缘发生位移.为了使得在大尺度下求取的边缘位置不变,提出了一种根据局部图象特点,在最大尺度下求取保持图象边缘点位置不变的多尺度自适应边缘检测方法,并首先证明了对于绝大多数边缘点,如果使用恰当的小波基,那么,对于常规边缘检测算子,在大尺度下,也能准确定位;然后,利用以小波函数为核函数的积分运算与求导数之间的关系以及小波分析的多尺度特性给出了一种自适应的、保持位置不变的图象边缘检测方法,最后用实验进行了验证.     

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。     

小波投影算子在工业图像边缘检测及抗噪分析中的应用

采用基于小波变换投影算子的快速多尺度边缘检测迭代算法，计算表明，迭代次数取5－9，输出图像信噪比较佳；并与传统的Marr边缘检测方法作了实验比较分析，小波变换方法针对工业现场采集的监视目标图像污染严重及噪声干扰等实际情况是一种较好的方法，在边缘定位精度，图像细节丢失等方面优于Marr方法，对噪声干扰也有较好的鲁棒性。     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

带细节增强与降噪的真彩图像多尺度边缘检测

为了解决真彩图像降噪和边缘细节保留的问题,提出了使用一种软阈值方法进行细节增强与降噪的真彩图像多尺度边缘检测算法。使用小波多尺度真彩图像边缘检测算法得到不同尺度边缘图像,进而根据改进的软阈值滤波函数,对得到的边缘图像进行阈值选择,降噪的同时也增强了保留的边缘细节信息;最后对不同尺度边缘图像进行了加权二范数融合。实验证明,该算法能充分利用真彩图像的颜色和梯度信息,有效地抑制噪声,增强图像的细节信息。     

一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法

传统小波分析对图像进行边缘检测时存在对方向特征不敏感的问题。在此基础上进行了改进,用一种新的小波变换检测出了图像的边缘。实验结果表明:与Canny算子检测法相比较,基于小波变换提取的图像其边缘完整,定位准确,能够保留更好的细节信息。