基于小波变换的图像去噪优化算法

提出了一种基于小波变换的图像去噪优化算法。先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再利用广义交叉确认原理求出的阈值对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像。该算法能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,提高了信噪比。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

双向扩散耦合阈值的小波边缘检测算法

为了准确的提取含噪图像在边缘点处所对应的小波系数,根据偏微分方程一步迭代扩散的结果等价于平移不变Haar小波去噪的一步收缩,结合前向-后向的双向扩散的特点,提出双向扩散耦合阈值的小波边缘检测新方法.该方法对噪声图像进行小波变换,得到的高频部分进行双向扩散耦合阈值.该阈值有效地去除噪声同时增强了边缘信息,利用阈值后各高频以及低频部分的细节信息,采用多尺度小波变换模极大值检测方法得到最终的边缘图像.实验表明,新方法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都有不错的效果,具有实用性.     

阈值优化的遥感影像小波去噪

针对传统的小波阈值在去除遥感影像噪声时存在噪声残留和噪声误判的问题,提出了针对遥感影像的小波阈值函数优化算法。该算法利用小波边缘检测算法确定遥感影像边缘特征的小波系数,然后根据噪声的方差设置优化的阈值函数去噪,即在以往的统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软阈值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活。经过优化的小波阈值去噪后得到平滑遥感影像,之后把小波边缘检测遥感影像镶嵌入平滑遥感影像中。实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留遥感影像的细节,使影像更加清晰,提高了信噪比。     

基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法

为消除图像去噪过程中普遍存在的边缘失真,先利用Canny边缘检测算子提取含噪图像的边缘特征,使边缘图像的像素点和含噪图像的像素点一一对应,将含噪图像中边缘像素点的值设零,再将得到的去掉边缘信息的含噪图像进行二维离散平稳小波变换,对小波系数采用基于邻域的方法进行系数萎缩.该算法充分考虑了平稳小波系数的邻域性质,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到平滑去噪图像,最后将边缘图像嵌入平滑图像中得到去噪后的图像.该算法能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘,是一种有效的图像去噪法.     

数字全息再现图像散斑噪声消除新方法

为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

阈值去噪联合数学形态学的胃部图像边缘检测

在胃部图像边缘检测问题研究中,噪声影响着检测的准确性。针对图像受噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题及传统边缘检测算法抗噪性差,提出了一种采用联合技术的小波阈值去噪和改进的数学形态学边缘检测算法,在小波域中利用小波阈值对胃部图像进行去噪处理,并用改进边缘检测算法对去噪后的图像进行边缘检测,得到胃部边缘图像。结果表明,改进算法不仅抑制了图像噪声,而且保护了图像边缘细节,相对传统边缘检测方法有更高的信噪比。     

结合平稳小波变换和形态学的图像去噪算法

图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软、硬阔值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显.它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑.仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法.     

形态小波域声纳图像去噪算法

为解决声纳图像易受噪声污染、对比度降低的问题,提出一种形态小波域图像去噪算法.首先构造了可以用于灰度图像处理的形态中值小波,并在实现完备重构的基础上对中值小波进行了提升;然后利用提升后的形态小波,以移位抽取的方式对声纳图像进行完整的形态多分辨率分析;经阈值处理后,最终通过各重构图像的加权平均得到理想的去噪效果.仿真实验表明,形态小波域去噪算法在去除噪声的同时能完好保留图像边缘等重要细节,与传统的小波阈值去噪方法比较,对比度有所提高,图像更加清晰.     

基于区域分类的视频运动对象的分割算法

提出了一种以区域分类为基础的视频运动对象分割算法。首先利用视频图像的两个色差、饱和度及色度信息提取出完整且封闭的轮廓图,然后根据区域与运动掩模图像和连续两个帧差掩模图像的关系,将区域分为静止区域、运动对象区域和显露区域三类。合并运动对象区域和显露区域,从而分割出场景中的运动对象。由于算法降低了计算的复杂度,所以可以快速的分割出视频序列中的运动对象。     

基于边缘增强扩散的AFM图像边缘检测

在原子力显微镜（AFM）图像边缘检测中,针对其噪声干扰以及目标与背景之间差异微小等问题,提出了一种新的解决方法。其基本思路是采用基于图像梯度统计知识选取合理的梯度阈值来构造边缘增强扩散算子,利用该算子对AFM图像进行边缘保留去噪处理后,用Canny算子检测并标记其边缘。实验采用固液界面AFM图像来对上述检测方法进行评价,从实验结果来看,这种方法在边缘检测精度上优于传统的Roberts边缘检测等方法。     

两类小波模板及其在医学错畸形X射线头影图处理中的应用

基于医学错X射线头影图像自动处理重要性及其复杂性 ,研究了两类小波模板并将其应用在X射线头影图像处理中。实际使用也证实了算法的鲁棒性。     

数字图像边缘检测算子的性能实验比较

本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析,并通过VC编程实验,对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围。     

数字图像边缘检测算子的性能实验比较

本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析，并通过VC编程实验，对各种算法进行实现，通过比较得出了各自的优缺点和适用范围。     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.     

基于复合型数学形态学的中医图像边缘处理方法的研究

对中医诊断图像进行边缘处理可以提高医学图像的信息利用率.医学图像的边缘处理是进行图像重建和显示的基础,处理后的图像能使得各种病变组织直观、有效地显示和分析,从而提高中医师诊断的准确性.为此,提出了一种改进的基于复合型数学形态学的医学图像边缘处理方法,实验证明该方法能有效地进行医学图像的边缘提取.     

人脸特征点自动标定方法的研究

提出一种人脸特征点自动标定的方法.选取两个瞳孔点、两个鼻孔点、两个嘴角点,共六个关键特征点进行自动标定的研究.利用彩色人脸图片的灰度化、二值化、边缘检测区分人脸肤色与非肤色区域,并结合灰度积分投影方法及人脸结构基本特征的先验知识确定人脸区域、特征区域,最终确定特征点.并在图形预处理时提出一种手动滤除胡须的方法降低胡须对嘴部特征点标定的影响.实验证明:该方法可以准确标定人脸的关键特征点,简便、可靠、具有实用性.     

彩色图像边缘检测算法

本文分析了常用的梯度算法,提出了针对灰度图像和彩色图像的改进思路,并编程实现这些算法。在RGB空间上实现的彩色图像边缘增强算法,可直接用于二值图像和灰度图像。改进后的算法简单易行,能有效地增强图像的边缘,具有较好的实用价值。     

舰船红外图像边缘检测方法对比研究

为了对海上舰船红外图像进行分割和目标识别,首先具体分析了六种边缘检测算子Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子的检测原理,给出了各种检测算子的计算模板。然后采用Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子对舰船红外图像进行处理,分析比较各个检测算法的检测优缺点。最后用Matlab语言编程实现各种检测算法,通过Matlab软件进行仿真实验,用各种检测算法处理舰船红外图像,直观的给出各检测算子的舰船图像处理效果,并对处理结果进行了比较,得出了在噪声干扰下,Canny算子更容易处理舰船红外图像的结论。