双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测

本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能。     

基于提升方案和浮动阈值的含噪图像边缘检测

分析了传统图像边缘检测算法。在激光探测系统中,微弱的回波图像淹没在强背景噪声中,为更好地检测这类含噪图像的边缘信息,首先应用特征方向非线性中值滤波技术,滤去高斯噪声;其次,选择(3,1)双正交样条小波作为原始小波滤波器,采用提升方案构造最优双正交小波滤波器,应用构造的双正交小波进行多尺度小波边缘检测;同时,通过定义浮动阈值,并应用于图像边缘检测,较准确地定位了边缘位置。仿真结果表明,该算法应用于图像边缘检测,检测速度较快,检测效果较好。     

紧支撑等偶长度双正交小波滤波器组设计

提出了一类特殊的双正交小波滤波器组,即等偶长度双正交小波滤波器组;推导其设计公式,给出详细的设计步骤,分析这类小波的特殊性质,给出了等偶Bior 5.3滤波器组的设计实例。将这一类滤波器运用到图像的边缘检测中,表现出了优异的边缘检测性能。     

基于插值小波塔式分解算法的图像边缘检测

在应用经典小波检测图像边缘时,通常利用离散积分替代连续积分获取小波系数。由于离散积分仅仅是连续积分的近似表达,因此这种方法在获取图像边缘时很难避免数值计算误差,这使得在检测图像细节部分时容易出现定位不准和边缘不清晰等问题。为了避免上述问题,利用插值小波采样理论中像素值即为插值小波系数的特殊性质,将插值共轭滤波器与Mallat塔式分解算法相结合,给出一种新的图像边缘检测算法。将该算法与经典小波算法进行对比实验,结果表明,该方法能够检测出经典小波算法无法检测到的边缘细节,且最终得到的图像边缘清晰完整,从而验证了该算法的有效性。     

基于小波包分析的图像边缘检测

通常,图像的边缘为频率域的高频分量。小波分析是一种信号的时间-频率分析方法,而小波包分析是在小波分析的理论基础上,将信号的高频成分分开且可对高频成分继续分解,为信号提供更加精细的分析方法。该文采用基于共轭正交滤波器的小波包分解算法对图像进行边缘检测,实验表明,这种方法能够清晰地检测出图像的边缘。     

利用小波系数的相关性提取噪声图像边缘

首先，对噪声图像作多层次小波分解，得到对应的多个层次的小波系数，并利用相邻各层次小波系数的相关性质构建滤波器；然后，利用该滤波器对平滑小波系数进行滤波操作，去除噪声影响，得到滤波图像；最后，对滤波图像阈值化以得到噪声图像的边缘图．实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的抗噪性能。     

裂纹检测中的匹配滤波器构造方法研究

匹配滤波技术在基于数字图像处理的裂纹检测领域有着广泛的应用前景。在使用匹配滤波方法对裂纹X光图像进行预处理滤波时,匹配滤波器的选择是否合适直接影响到滤波效果的好坏。本文论证匹配滤波在裂纹图像检测中的优越性,对裂纹检测中所使用的匹配滤波器矩阵的构造方法进行研究,提出构造匹配滤波器时关于滤波器矩阵形态、尺寸和非零元素宽度的3个原则。通过仿真实验,将滤波后裂纹图像的边缘重绘于原始图像上,从而验证本文提出原则的正确性。     

小波分析中一类滤波器的构造

通过对多分辨分析性质的讨论,提出了使用数值方法修正初始滤波器得到紧支集 正交滤波器的方法。可以针对任何紧支集滤波器进行迭代,自动得到消失矩更高、质量更优的 滤波器。基于Legendre 多项式,构造一组平移正交系,在得到初始滤波器后进行修正,获得消 失矩为2 的滤波器。与db3 小波进行处理一维信号和二维信号的对比检测,实验证明该滤波器 在图像边缘处理中有效。     

基于三角网格模型多分辨分解的图像压缩

构造了图像的三角网格模型.基于三角网格模型的多分辨分解,提出了一个新的图像压 缩方法.通过图像的三角网格模型的多分辨分解、压缩与重构,实现了图像的多分辨解、压缩与重 构.构造了一个在小波图像压缩中未曾使用过的小波滤波器组,该小波滤波器组算法具有O(n)运 行时间.实验表明,该方法能获得较好的图像压缩性能.     

一种小波滤波器的构造与多尺度边缘检测

Marr曾经指出,人的视觉对于影像的描述具有多尺度的特性。论文基于这一思想,从二维平滑函数出发,并根据尺度呈级数变化的特点,导出了一组多尺度小波滤波器。该滤波器低通响应关于原点对称,高通响应关于原点反对称,而且截断误差很小,具有近似的紧支撑性和平滑性。同时给出了9组滤波器响应系数,可以实现由粗到精的特征提取,为影像的多尺度边缘检测提供了有用的工具。另一方面,影像经过该滤波器处理后,利用小波变换系数模的局部极大值来提取图像的边缘特征,不仅能够有效地抑制噪声,而且能够以子象素精度确定边缘的位置。最后,利用该滤波器对建筑物遥感影像进行了边缘检测试验,获得了良好的结果,为遥感影像建筑物边缘的自动提取打下了基础。