一种基于小波变换的目标融合跟踪方法

本文在分析小波变换的基础上，将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上，利用小波的多尺度和多分辨特性，不仅能够获得不同分辨力下的图像序列，进行目标图像融合；还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度，进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。     

基于面阵 CCD 的航空相机摄影高度自动测量及调焦

目的：实现航空像机摄影高度自动测量和调焦，方法：用小波变换提取面阵CCD图象边缘，用图像特征参数确定成像范围内同一目标在不同CCD面上像的位置和高度。结果：分析了从众多目标中提取目标点的特征参数的方法。给出了设计系统的硬件框图。结论：该方法使爱人旬机调焦自成体系。     

空间目标跟踪技术中应用小波变换的探讨

介绍了小波变换的特点及其在图像边缘提取中的意义,说明了扩展目标用小波变换进行目的形心计算的详细步骤,并以收音机图像为目标在不同图像模糊程度及背景噪音情况下用小波变换进行了目标形心坐标提取,比较了不同图象模糊程度及背景噪音情况下目标形心坐标提取的精度,展示了小波变换在扩展目标跟踪技术中应用的前景。     

基于小波变换的图像边缘检测

本文主要对目前存在的图像边缘检测的方法进行了研究分析，重点研究了小波变换在图像边缘检测方而的优势，提出了基于连续小波变换的边缘检测方法，并编程展示编码的结果，验证其在实际应用中的可行性。     

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.     

小波变换在图象边缘提取中的应用

详细介绍了小波变换在图象边缘提取中的优越性，在参考大量文献的基础上，小结中出常用于边缘提取的小波函数及其提取的边缘的方法与效果。得出在图象边缘提取中高斯函数一阶导数是一种常用的且较有效的小波函数最后给出用高斯函数一阶导数对静态物体边缘提取的计算机模拟。     

基于小波变换模的FAB扩散模型

将小波多尺度边缘检测的思想引入到前向-后向(FAB)扩散模型中,根据小波变换能够准确提取图像局部结构信息的特性,给出了利用多个尺度上小波变换模构造图像扩散系数的方法,进而建立了基于小波变换模的前向-后向扩散模型.最后给出了一系列数值实验结果,以比较本文方法与传统FAB方法的图像平滑增强效果.     

基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测

为了精确确定织物疵点边缘,提出了一种基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测方法.在利用形态学实现疵点检测后,对其进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的疵点边缘,采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法,具有可行性和有效性.     

图像边缘检测的二维连续小波变换法

提出一种新的基于二维连续小渡变换的图像边缘检测方法。算法充分利用连续小渡变换探测信号奇异性的能力和小波的多分辨率特性。对图像进行二维连续小波变换后，直接对各个分解层的正的小波系数或负的小波系数利用闽值法初步确定图像的边缘点，然后利用“投票选举法”综合各个尺度的边缘信息。这种方法不需要进行边缘点连接，可以直接得到光滑连续的边缘。实验结果表明，新方法能够准确探测图像中目标的整体轮廓和细节信息，在性能上优于传统的两种边缘检测算子。     

一种提取图像目标边缘的新方法

提出一种基于阈值分割技术和形态学相结合的图像目标边缘提取方法,用Top-hat变换后的图像与原始图像相加再减去Bottom-hat变换后的图像以得到最大对比度的图像,继而进行自动图像阈值分割,再用圆形模板执行形态学闭合操作提取边缘,完全去除内部不感兴趣的细节,并保持边缘的连贯性。仿真结果表明,该方法能很好地提取目标边缘,而实际计算量只有传统方法的44.6%～70.2%,且具有较好的抗噪声能力。     

矿山爆破质量定量评价系统研究

爆破块度是衡量爆破质量的重要指标,快速准确的评价系统建立是现代化矿山爆破精细管理的基本要求。对爆堆块度评价涉及的抽样、图像识别、质量转换、误差修正及分布函数等进行了系统地分析论证,形成了建立爆破块度定量评价体系的系统方法,并结合具体矿山爆破进行了验证。     

基于二维小波变换的爆堆矿岩边缘检测

根据爆堆图像灰度分布的特点,并结合小波变换应用于边缘检测的基本原理,采用能够检测局部突变能力的B样条小波用于爆堆岩石的边缘检测。通过推导,给出B样条小波滤波器,并根据滤波器设计出了基于二维小波边缘检测算法。在小波边缘分割中自主设计了自适应阈值检测算法,该算法能很好地去除图像的噪声,并保留了图像的边缘。     

Surface contouring by optical edge projection based on a continuous wavelet transform

A novel optical edge projection method for surface contouring of an object with low reflectivity is presented. A structured light edge is projected onto a dark surface, and the image is captured by a CCD camera. The surface profile of the object is then evaluated by an active triangular projection technique, and a whole-field three-dimensional contour of the object is obtained by scanning the optical edge over the entire object surface. An edge detection method based on a continuous wavelet transform (CWT) is employed to determine the location of the optical edge. The method of optical edge detection is described, and characteristic details of gray-level distribution along the edge are analyzed. It is shown that the proposed wavelet edge detection method is not dependent on any threshold values; hence the true edge position can be determined without subjective selection. A black low-reflectivity object surface made from woven carbon fiber is measured, and the experimental results show that the profile of a woven carbon fiber can be obtained by the proposed method.     

一种基于Gabor滤波器的超声图像边缘检测方法

针对检测超声图像的边缘问题，介绍了一种基于Gabor奇部滤波器进行边缘检测的综合方法。为了去除图像噪声，首先进行基于小波变换和中值滤波的降噪处理，然后利用高斯函数平滑图像。在边缘检测过程中，使用Gabor奇部滤波器检测边缘。最后，使用非最大值抑制得到最终结果。结果表明该方法是对超声图像进行边缘检测的一种有用方法。当然，该方法也具有普遍性，可以应用到其他图像。     

基于边缘检测的邻域加窗图像去噪算法

针对目前图像去噪算法中,消除噪声的同时又破坏边缘细节信息的问题,本文提出了结合边缘检测及邻域加窗的新算法.该算法采取平稳小波基以保持相位不变性,对低频和高频子带进行边缘检测,并将检测后的边缘信息选择后融合,即可得到原图像近似的边缘信息.依据小波方向性特点和层内相关性原理,对不同的子带在非边缘信息处采用不同的模板进行加窗处理.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的细节,较好地复原了图像.     

基于变差函数的噪声图像的多尺度边缘检测

基于区域化变量理论,针对受噪声污染的图像,本文提出了一种基于变差函数的多尺度边缘检测新方法.该方法根据图像各个不同区域的数据的不同方向的变差函数值来判断该区域是否存在边缘以及边缘的方向性,然后根据该区域边缘的方向性,在水平和垂直方向分别进行不同尺度的小波变换,进而达到在确保边缘定位准确的同时,尽最大可能去除由于噪声以及图像灰度不均匀产生的伪边缘点.仿真实验表明,本文算法在对受高斯白噪声污染较严重的图像进行边缘检测时能有效的去除噪声对图像边缘检测的影响,从而证明了该方法的可行性、有效性.     

基于小波变换与形态学的车牌定位方法

针对信号噪声环境下的车牌定位问题,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像定位方法.该方法先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘;然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算,进一步消除无用信息;最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.实验结果表明,该方法定位效果好,适于有噪声的车牌图像进行定位.     

SAR图像中河流边缘检测的Wavelet snake算法

图像的边缘检测对图像的分割、图像信息的提取等都非常重要。由于闪烁光斑的原因,SAR图像的边缘检测比一般的光学图像更难。利用àtrous小波变换、图像块生长和wavelet snake算法相结合,本文提出了一种检测SAR图像中河岸边缘的新算法,并成功用于提取淮河SAR图像中的一段水岸边缘。