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对子波变换多尺度下信号与噪声的不同性质进行了研究,提出了一种在子波域不同尺度上选取不同的滤噪方法,该方法将经典的软阈值滤噪与子波变换的模极值传播特性在一定尺度上有机结合起来处理信号.在改善信噪比的同时,也尽可能地保持原信号的边缘信息和精细特征.通过仿真验证了该方法的实用性和优越性. 相似文献
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提出了一种基于子波变换(WaveletTransform)的边缘提取方法.该方法充分利用了子波变换的多分辨率特性.将本文方法与其他方法相结合,可望为可视电话图像的甚低比特率传输提供一种有效的技术手段. 相似文献
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本文给出了玫种有效的从图像子波变换模局部极大值点链接图像多尺度边缘曲线的跟踪算法。研究了基于基图像子波变换局部极大值描述的压缩编码方法。 相似文献
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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。 相似文献
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本文基于紧支撑样条子波,运用Mallat快速算法进行子波分解,从子波分解后的子波系数模极大值中提取图像边缘。分析了噪声抑制与尺度之间的关系。理论和实验结果表明,这种方法能够检测出不同尺度下的信号突变和边缘特性;随着尺度的加大,具有一定的抑制噪声的能力。 相似文献
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反对称双正交小波应用于多尺度边缘提取的研究 总被引:17,自引:1,他引:17
本文对反对称双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析,提出了一种反对称双正交小波变换域内的多尺度边缘提取算法,并通过实验进行了验证。该结果为在基于小波变换的压缩数据域内利用边缘信息实现图像检索提供了依据。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了适用于子波变换系数的矢量量化方法--子波/分类矢量量化(W/CVQ)。以子波变换系数中对应于图像边缘信息的零交叉片段的具体情况为依据,将子波变换图像矢量分为不同的类别,然后为各类矢量建立码本。初步实验结果表明,该方法能克服传统矢量量化编码子波交换系数不能准确恢复有关边缘信息的缺点,此结果在光学实时指纹识别系统中的应用表明,它能够充分保留原因图像的信息,保证识别系统的准确识别。 相似文献
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小波变换在医学图像边缘提取中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
边缘是图像的重要特征。医学图像往往较模糊.其边缘特征难以用传统方法检测。小波变换具有良好的局部化特性、多分辨特性.及检测信号局部突变的能力。对图像进行二维小波变换,其梯度模值反映了图像的边缘。介绍一种基于小波变换的图像边缘提取方法。实验证明.与传统边缘检测方法相比,该方法去噪效果好,能提取图像中较弱的边缘,且能使边缘细化。这些特点使得他特别适合于医学图像边缘的提取。 相似文献
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为有效分割精密光学微透镜及微透镜阵列的表面不同特征区域,结合具有良好平移不变性、多尺度多方向分解能力的非下采样轮廓波变换(NSCT)和数学形态学运算,提出了一种微透镜表面特征边缘提取方法.采用非下采样轮廓波变换分解微透镜表面,得到粗尺度系数和精细尺度系数.粗尺度系数采用数学形态学处理,获得近似特征边缘;精细尺度系数根据变换域系数模值、硬阈值处理后得到细节边缘.融合粗尺度和精细尺度边缘作为微透镜表面的边缘.实验表明,该方法可准确识别透镜表面的特征边缘,比传统的边缘算子更为有效. 相似文献
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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. 相似文献
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研究了子波变换在随机噪声滤波中的应用,讨论了子波变换模极大值同信号奇异性之间的关系;给出了利用该极大模信息的信号重建方法;并用实测的卫星电视秒信号传播时延值进行计算,理论研究和实算结果表明该滤波方法能很好揭示信号与噪声之间的差别,比传统的滤波方法有更好的效果,为滤波提供了一种有效的手段。 相似文献
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基于多尺度边缘检测的小波包去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出一种将小波变换模极大值(WTMM)多尺度边缘检测与小波包去噪算法结合起来的图像去噪方法。仿真结果表明,该方法不但对噪声的抑制能力强,而且可以很好地保留图像的边缘信息。 相似文献