一种基于小波变换的图像边缘检测方法和实现

介绍了小波变换的基本理论以及小渡分析方法用于图像边缘检测的基本原理及利用小波变换进行边缘检测的方法。接着重点研究了基于B样条小波的多尺度边缘检测,并且利用这种方法在几个不同尺度下分别提取了图像边缘。可以看出该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于其他已有的边缘检测方法。     

基于多尺度分析的红外图像边缘特征融合算法

针对红外图像特点 采用基于正交小波变换的多尺度边缘检测方法,利用小波变换天生的多尺度特性,检测出不同尺度、不同精度下的边缘特征,融合形成图像边缘。     

基于小波变换的图象边缘融合检测

传统的边缘检测算法虽然实现简单,计算较快速,但是被检测图像较为复杂或含有噪声污染时,那些传统的边缘检测算法就很难得到理想的边缘结果。利用多尺度小波变换来检测图像的边缘是最近几年比较流行的方法,而且检测复杂图像或含噪图像的边缘比传统算法要好得多。该文提出一种在金字塔分解体系结构下利用多尺度小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘,并将图像分解的各层边缘信息利用小波融合算法逐个融合,以得到最终的图像边缘结果。实验结果表明,该文方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量。     

基于多尺度小波与模糊方法的图像边缘检测

提出了一种基于多尺度小波变换和模糊方法的图像边缘检测算法,它将图像分为高频和低频部分别进行处理,高频部分利用多尺度小波变换进行边缘检测,低频部分利用模糊方法进行边缘检测,并对两种方法得到的边缘图像进行融合,实验结果证明检测出的边缘与其它传统边缘检测算子所获结果得到了很大的改善.     

基于Sobel算子的小波去噪算法

文章在分析Sobel算子边缘锐化与小波边缘检测的基础上,提出了一种能保持图像边缘的去噪方法。对加噪图像进行平稳小波变换以后,在各尺度下利用Sobel算子对小波高频系数进行边缘锐化,采用局部模极大值进行边缘检测,对于非边缘小波系数采用小波阈值滤除。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘。     

利用小波多尺度积实现裂纹缺陷的边缘检测

提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,即利用边缘信息的多尺度特性和小波变换模极大值对图像进行多尺度分解,将相邻尺度的小波系数相乘增强边缘,再通过双阈值去噪的方法,得到最终的图像边缘。实验结果表明该方法很好地解决了噪声和坏边的问题,边缘连续的同时又保证了边缘定位的准确性,采用双阈值的算法明显优于采用单阈值,可以有效用于结构件的检测。     

一种改进的小波自适应边缘检测算法*

为合理选择小波变换尺度,解决抑制噪声和边缘定位之间的矛盾,提出了一种基于局部熵的自适应尺度选择方法,采用局部熵预处理图像,根据熵值大小自适应地选择小波变换的尺度,各区域分别按照相应的尺度进行小波变换检测图像边缘。实验结果表明,此方法比基于均方差的小波自适应算法检测到的边缘更清晰,定位更准确。     

基于小波变换的含噪人耳图像边缘检测

为了取得含噪人耳图像的理想边缘轮廓,以实现人耳识别技术的进一步应用,对小波变换边缘检测方法进行了研究,分析了噪声消除与小波变换尺度之间的关系,详细论述了模局部极大值提取边缘的原理.针对含噪人耳图像的特殊性,阐述了一般去噪和边缘检测方法的不足,并针对这些不足提出了改进方法,首先利用样条小波多尺度分解后,相邻尺度小波系数相乘得到尺度积,然后进一步求得尺度积的模和相角,通过自适应阈值去噪提取图像边缘,取得了较好效果.     

基于小波变换的多源图像数据融合与边缘检测方法

提出基于小波变换的多源图像数据融合和边缘检测的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现多源图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取多源图像边缘,或对多源图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。     

基于小波变换的多源图像数据融合与边缘检测方法

提出基于小波变换的多源图像数据融合和边缘检测的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现多源图像数据融合.应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取多源图像边缘,或对多源图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘.     

基于小波分析的边缘检测技术研究

边缘检测是图像检索的关键技术之一。边缘检测方法比较多,但这些算法各有自己的特点和特定的应用领域。现在提出一种新的边缘检测算法,该算法以小波分析为基础,通过对原始图像进行小波变换实现边缘检测,具有良好的检测效果。     

基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

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重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

一种基于静态小波变换的图像融合算法

给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

小波变换阈值选取的博弈与图像边缘点检测

介绍了小波变换的理论，从一维空间小波变换故障信号检测实例出发，分析应用小波变换进行信号突变点检测时，阈值选取对消除噪声和信号真实突变点检测的影响，引出小波变换阈值选取的博弈观点；通过软件编程实现小波变换和模极大阈值法图像边缘点的提取，对比选取不同阈值时边缘点图像实例的效果，进一步讨论了阈值优化的博弈结论和相关技巧；认识和应用此结论不仅可以有效减小噪声，而且可以更加准确地提取图像边缘点,实验证明效果很好。     

基于边缘检测技术的水库面积计算

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。首先介绍了经典的边缘检测算子,然后进一步介绍了近年来出现的基于小波变换的多尺度边缘检测以及数学形态学的边缘检测方法,对其性能和算法特点进行了分析,最后将所有的边缘检测方法应用于水库面积计算中,同时对结果数据进行了比较分析。结果证明,基于小波变换的多尺度边缘检测以及数学形态学的边缘检测得出的水库面积精度高于其他算子。     

基于多方向二进小波变换的遥感图像特征提取方法

在分析不同分辨率图像空间特性的基础上，提出了一种基于多方向二进小波变换的图像特征提取方法．该方法首先对图像进行小波变换，然后由二进小波变换的模的局部极大值检测信号突变点位置及奇异性大小，实现图像的边缘特征提取．通过对遥感图像样本的仿真实验表明，基于多方向二进小波变换的图像边缘特征提取方法可以取得较好的边缘特征提取效果．