使用小波变换的图象边缘检测算法

将小波变换理论应用于图象边缘提取，提出了一种新的图象边缘检测算法。一种相对于（ｃ０，ｃ３）＝（０．０５，０．０５）的对称尺度函数被用于二进小波变换，得到原图象的一个多分辨率表达式，再提取图象的边缘特征。     

使用小波变换的图象边缘检测算法

将小波变换理论应用于图象边缘提取,提出了一种新的图象边缘检测算法。一种相对于(c0,c3)=(0.05,0.05)的对称尺度函数被用于二进小波变换,得到原图象的一个多分辨率表达式,再提取图象的边缘特征。实验结果表明,本方法是解决图象边缘提取的一个十分有效的模型。     

基于提升小波和形态学融合的图像边缘检测

针对传统边缘检测方法边缘定位不精确的缺点,结合提升小波变换和数学形态学的优势,提出了一种融合提升小波和多尺度形态学的边缘检测方法.首先,对原始图像进行提升小波变换;再用小波变换和多尺度形态学算子分别对低频图像进行边缘检测,根据异或原则融合成低频边缘;然后,用小波变换检测高频图像边缘;最后,通过提升小波反变换得到边缘图像.实验结果表明,与传统或其他的形态学边缘检测方法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,具有很强的边缘定位能力.     

基于小波变换的密封件边缘检测

针对密封件内、外径的检测要求，提出了基于B样条小波变换的多尺度阈值图像边缘检测新方法。该方法采用小波的多分辨率分析，先计算小波变换模的极大值，然后，基于多尺度阈值消噪处理，进而检测出信号的奇异点位置，达到密封件的边缘检测目的。实验结果证明，该方法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息，且具有一定的抗噪能力，是一种有效的边缘检测算法。     

一种基于t图的多尺度边缘检测方法

在多尺度边缘检测方法中，滤波器的滤波尺度的选取是关键，本文通过检验一给定像素邻域的灰度分布来判断此像素是否位于平滑区，并产生一幅五维向量图－t图，然后根据t图自适应地选取小波变换的尺度。实验结果表明，应用这种方法进行多尺度小波边缘检测具有较强的抗噪能力。     

基于小波变换的水天线提取算法研究

文中提出了一种基于小波变换的复杂背景下受强杂波、噪声污染的水天线的检测算 法。该算法利用了小波变换的多尺度特性,将要检测的图像进行多尺度小波变换,再采用多尺度边缘匹配,将不同尺度的输出集成为一个简单边缘图像。仿真试验结果表明,该方法可较强的抑制强杂波背景和强噪声的干扰,能有效检测出复杂海面背景中的水天线。     

直接基于灰度图象的多尺度角点检测方法

在计算机视觉领域中角点特征的提取具有相当重要的地位，因为角点包含了丰富的信息。本文提出了一种新的利用微分几何和小波变换的多尺度角点检测方法，它具有以下特点：一是无须提取边缘图象，而是直接在灰度图象上提取角点。二是由于利用了小波变换技术从多个尺度上进行角点的提取，所以它既较为有效的抑制了由于噪音等原因造成的诸多错误角点位置的出现，又能得到较为精确的有用角点位置。最后通过实验证明了本算法有效性。     

基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法

该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值,检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。     

小波变换边缘检测特性分析

本文一改以往的以仿真的感性效果作为信号边缘检测质量的效果评价方法，提出小波变换边缘检测定位精度和抗噪声能力量化分析方法，基于小波变换的边缘检测算法，物理意义上是一个先进平滑，再进行边缘检测的过程，其边缘持性与边缘类型和尺度大小有关，随尺度增大，定位偏差增大，反映了小波变换局部化特征强弱对边缘检测特性的影响，本文给出了不含噪声和含有噪声情况下，典型边缘定位精度的量化表述。     

基于小波变换的多尺度图像边缘处理

对小波变换后的图像边缘信号关于多尺度边缘检测、提取和重建方面进行了讨论,以利于进一步对图像进行有效的编码、识别和增强等处理;同时也讨论了将小波变换与多尺度边缘检测方法有机结合起来的一些实用技巧。     

结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法

现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

小波变换在遥感图像处理中的应用

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像噪声大、边界不清楚等问题,提出了应用小波变换对遥感图像进行降噪和边缘检测处理的方法。然后详细介绍了基于小波变换的图像降噪和图像边缘检测原理,并对具体的遥感图像进行降噪和边缘检测处理,实验结果表明小波变换降噪结果优于中值滤波和均值滤波降噪结果,基于小波变换的边缘检测可有效地检测遥感灰度图像的边缘,其边缘检测结果优于Canny算子。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

大鱼际掌纹图像边缘提取算法

主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。     

基于多方向小波期望最大融合的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确.     

基于小波变换的红外图像边缘提取研究

红外图像的边缘提取是其判读和识别的重要技术基础.红外图像背景复杂、噪声较为严重.针对这一特点,利用小波变换易于消除噪声、运算方便的特点,提出了一种基于小波变换的红外图像边缘提取算法.首先利用小波算法对红外图像进行滤噪,然后利用高斯函数作为平滑函数对图像进行水平和垂直方向的小波变换,提取红外图像边缘特征.给出了仿真实例,证明了该算法的科学性和可靠性.