基于小波域边缘检测的图像增强方法

提出了一种基于小波域边缘检测的图像增强方法,首先对图像高频部分进行边缘检测,然后对边缘单独增强,再经过小波逆变换后得到增强的图像.实验仿真结果表明,该方法优于传统的图像增强方法,不但使图像中较模糊的、对比度差的细节得到增强,而且减少了噪声的影响.     

基于纹理特性的织物表面缺陷图像的分类研究

研究了BP神经网络和小波神经网络的分类器,并利用BP神经网络和小波神经网络对缺陷图像进行疵点识别,通过两者的仿真结果得出结论:小波神经网络具有逼近能力强、收敛速度快、网络参数(隐层结点数和权重)的选取有理论依据的优点.