一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合。最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像。实验结果表明:该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘。     

基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法

针对传统的小波变换提出了一种图像融合的边缘检测方法.在边缘不连续和抑制噪声能力弱的问题给出了一种改进的小波变换方法.并对原图像分别采用改进的小波变换和Canny算子两种方法进行边缘提取,再将两种方法的检测结果进行图像融合.实验证明融合后的图像结合了两种检测方法的优点,是一种有效地图像边缘检测方法.     

基于小波变换的图像边缘检测算法

目的提出一种边缘检测改进算法，提高边缘检测精确性．方法从小波变换入手，将图像进行多尺度分解，在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理，然后对处理后的图像进行Laplacian边缘检测．结果噪声得到抑制，边缘定位精确度上升，识别率提高．结论理论和试验结果分析表明，在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面，该算法是有效的．     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数摸不同的变化特征。提出了一种边缘检测方法。该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引韦的小波变换系数摸进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来撮图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提娶出图像的边缘。     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测

由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不好.本文首先介绍了经典的边缘检测.然后,针对上述算法的缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.鉴于此,提出改进的基于小波变换的边缘检测.通过实验结果的比较,证明了所用方法的有效性.     

基于小波变换的钢球图像边缘检测

钢球表面缺陷是衡量钢球质量的重要指标,但是由于成像中的非人为噪声的特点,使得钢球图像的边缘检测比较困难.本文利用小波多尺度分析及小波变换系数模局部极大值来检测钢球图像的边缘,取得了较好的效果,为进一步实现计算机的自动检测提供了很好的依据.     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟 水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低 频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于小波变换的人体图像边缘检测

根据人体图像的特点 ,利用三次样条二进小波 ,采用Mallat快速算法进行小波分解 ,提取了人体图像的正面和侧面边缘 .结果显示 ,提取图像的边缘连续性较好 ,弯曲部分边缘也能准确提取 ,为人体着装图像的边缘检测提供一种新的方法     

基于小波变换的边缘检测

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着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

改进的LOG算子与小波变换融合的边缘检测方法

传统的LOG算子在高斯滤波方差的选择上不具备自适应能力,方差的大小会直接影响到去噪和边缘保持效果.针对此问题给出了一种改进的LOG算子方法,并对原图像分别采用改进的LOG算子和小波变换两种方法进行边缘提取,最后将这两种方法检测出来的边缘图像进行融合.实验表明,融合后的图像结合了两种检测方法的优点,有效地提高了边缘检测准确性,获得了比较理想的边缘检测效果.     

基于Marr小波变换的图象边缘检测

本文从Ｍａｒｒ小波函数与高斯函数的相互关系,分析了Ｍａｒｒ小波变换对信号奇异点的响应特性,得到Ｍａｒｒ小波变换的零交叉特性是检测图象边缘点的理论依据。通过构造二维Ｍａｒｒ小波,实现图象的二进小波变换分解,分解后的零交叉位置对应着图象边缘点,同时由粗至精的多尺度检测图象边缘的方法也得到实现。     

Image Edge Detection Based on Wavelet Transform

ＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＺＨＡＮＧＹｅ；ＳＨＩＭｅｎｇ；ＲＥＮＧｕａｎｇｈｕｉ（张晔）（时萌）（任广辉）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅ...     

基于脊波变换的圆形图像边缘检测

批量生产圆形器件过程中,在线检测还缺乏快速算法.本文在脊波变换理论的基础上,利用多尺度小波变换具有去噪、准确定位奇异点和边缘提取等优势,针对圆形图像的特征,给出了一种检测圆形器件内外径的快速算法.实验模拟证明,该算法具有较高的检测精度和可靠性.     

基于多尺度小波变换的边缘检测算法

提出一种用多尺度小波变换进行边缘检测的算法,并将该算法与经典的Sobel算子进行比较,结果表明用该算法进行边缘检测是可行的.在多尺度信号边缘检测中,考虑到信号的边缘不仅仅定义为信号奇异性的表现,而且也是视觉的一种反映,它与人的视觉特点,先验知识紧密相关.而信号的孤立奇异指数可以由小波变换在该点随尺度参数变小时的衰减速度确定.由于小波变换的上述特征,采用小波变换对图像进行边缘检测非常有效.实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等优点.