基于全向小波的图像边缘检测算法

 针对现有边缘检测算法难以提取图像任意方向的边缘特征,提出基于全向小波的图像边缘检测算法.首先,定义了全向小波的概念、构造其模型并推导了全向小波的最大值与梯度模值相等的关系.理论分析表明本文算法始终沿小波变换值的最大值方向提取边缘.然后,选择二维高斯函数实例化模型,以8方向和3×3变换窗为例进行算法设计.标准图像对比试验表明本文算法能提取更多方向的边缘特征、边界清晰度也比SADD算法、Canny算子分别高出约2.17%、8.66%.     

压缩感知中迂回式匹配追踪算法

迂回式匹配追踪(detouring matching pursuit,DMP)是一种计算复杂度低、准确率高、对传感矩阵列相关性要求低的贪婪重构稀疏信号算法.DMP中子内积逆和系数矩阵递增递减核心式被提出并证明,DMP利用子内积逆和系数矩阵减少残差误差变化量的计算量,达到降低计算复杂度的目的.另外,DMP采用先逐个最优缩减、后逐个最优扩增假定支撑集元素的方法提高重构准确率和扩大重构稀疏信号的稀疏度范围.DMP算法复杂度分析表明,DMP算法中获取、缩减和扩增假定支撑集的复杂度分别为O(K2 N),O(b(K-b)N)和O(b(K-b)N).加权间接重构0-1稀疏信号实验结果表明,对于稀疏度为M/2的0-1稀疏信号,DMP、逐步贪婪追踪(greedy pursuit algorithm,GPA)、子空间追踪(subspace pursuit,SP)、压缩采样追踪(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的重构准确率分别为99%,65%,0%,0%和13%.非零值服从正态分布的稀疏信号实验结果也表明DMP的重构准确率优势显著.