自然场景图像中的文本检测方法研究

研究自然场景中的文本检测与定位方法,总结文本检测的研究现状,并对主流算法进行了分类和对比。     

电力设备基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究

提出了一种基于小波神经网络非线性观测器的故障检测方法。它是将规范正交的小波函数作为基函数作为基函数网络中的基函数,得到小波神经网络。通过小波的去噪和神经网络的自学习功能,获取系统输入输出的非线性运力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判决,可提高故障检测的速度和准确率,对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明了该方法的有效性。     

基于小波分析的图像边缘检测

介绍了图像边缘检测的一些传统算法和小波分析方法用于边缘检测的基本原理,给出了利用小波变换进行边缘检测的方法,通过与传统的图像边缘检测算法对比,显示了小波分析的多尺度算子在抗噪声和保留图像边缘的能力上有比较好的效果．     

一种基于标准正交基的小波分解与重构的计算方法

提出了基于标准正交基的小渡分解与重构的计算方法，并给出了正交小波分解与重构的推导过程．与传统方法相比。该方法具有相同的结论，但推导方法简单，易于理解。     

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.     

基于小波神经网络的铝合金硬度定量无损检测研究

针对铝合金硬度与初始磁导率的非线性问题,应用小波神经网络理论,提出了一种基于小波神经网络的硬度定量无损检测方法.用WGF-Ⅰ电磁检测仪进行一次检测,提取特征信号,建立硬度特征信号与LY12铝合金硬度的非线性映射,可直接输出工件的硬度值.实验表明,小波神经网络可以定量检测LY12铝合金硬度,其HRB硬度检测最大误差为±0.8,将小波网络应用于电磁无损检测具有可靠性.     

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     

基于小波的图像插值研究

借助图像的小波变换，提出了一种新的图像插值方案，该方案利用图像小波分解后高低分辨率子带之间存在的相似性，由低分辨率子带插值近似高分辨率子带，从而得到比原图像分辨率高的图像。结合三次B样条插值，实验结果令人满意。     

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.     

空间图像重建的快速碰撞检测算法

提出了基于球体混合重建的碰撞检测算法。对球体表面提出了一个线性时间复杂性的重建过程,利用四元组构造变换范围,扩展了从线性到球形混合的构造变换方法,采用循环划分的方法完成由球体混合到线性混合的分解过程。实验结果表明所提出的算法能高效快速地实现和处理复杂环境下物体的碰撞检测。     

基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

Edge detection based on object tree image representation and wavelet transform

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｏｒｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔａｓｋｓｓｕｃｈａｓｃｏｎｔｅｎｔ ｂａｓｅｄｉｍ ａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ,ｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｃｏｍ ｐｌｅｘ,ｗｉｔｈｇｒｅａｔｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｍｏｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ.Ｈｏｗｅｖｅｒ,ｔｈｅｎｅｅｄｆｏｒｔｈｅｓｐｅｅｄａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｎｅｃｅｓｓｉｔａｔｅｓｐｒｅｃｉｓｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｄ…     

基于滑模观测器的故障检测与重构方法

针对不确定控制系统的故障诊断问题,提出了一种利用滑模观测器进行故障检测与重构的方法.首先设计滑模观测器,以实现系统的执行机构和传感器的故障重构,然后在对系统传感器的故障重构中,采用设计二级观测器构造一个虚拟等效系统的方法提高重构精度,通过运用低通滤波器,将原始的传感器故障以执行器故障的形式表示,并用线性矩阵不等式(LMI)方法来设计观测器.该方法能够更准确的估计出系统的传感器故障,最后给出的数值仿真实例说明了其有效可行性.     

一种基于小波的分层和多分辨的镜头边界检测方法

提出一种基于小波的分层和多分辨的镜头边界检测方法．在小波域上结合范数理论直接用小波系数构造相异性函数,并根据突变过渡检测中阈值难以确定的问题及渐变过渡易与运动等影响相混淆的特点,给出了方差比的自动阈值确定方法以及切比雪夫二次搜索策略,有效地克服了闪光和运动等的影响．用实际视频片段所做的仿真结果表明,该方法无论是突变镜头检测还是检测渐变镜头,检测率均高达98%和90%以上．     

基于区间双正交小波的多尺度边缘提取

对区间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，用消失矩N=N^-=3的[0，1]区间上的双正交滤波器对图像进行了小波变换，提出了沿幅角方向确定局部极大值的小波边缘检测算法．仿真结果表明，区间双正交小波比Daubechies正交小波和双正交小波更适宜图像的边缘检测．     

基于小波提升的公有水印技术

结合小波提升和人的视觉系统(HVS)等特点,提出一种基于9/7双正交小波提升的图像数字水印算法。采用伪随机序列对水印图像加密调制;对原始图像进行小波提升的多分辨率分解,考虑HVS对水印嵌入高低频子带感知不同性和鲁棒差异性,依据高频子带系数构建嵌入水印的标志定位矩阵,通过该矩阵实现高低频子带嵌入水印的位置映射,设置合适阈值,在逼近子带上进行自适应水印的嵌入。最后通过标志定位矩阵和逼近子带的位置映射,成功地从逼近子带里提取公有水印并进行伪随机序列解密。实验表明该数字水印系统具有很好的不可感知性和双重安全性,且具有抵抗JPEG、JPEG000压缩攻击的鲁棒性。     

基于小波变换的针叶苗木彩色图像分割

苗木图像分割是形态参数提取的前提条件。利用小波变换及分开-合并法实现了对苗木图像的分割。对图像的色度分量进行小波变换。其变换系数作为分开-合并法中区域一致性的度量。通过改变小波变换的尺度,可以将边缘与噪声区分开来,减小图像分割中噪声带来的影响,有利于提高分割的准确性。实验表明,该算法取得了满意的结果。     

反对称提升小波及其在影像分解与重建中的应用

从Gaussian函数出发,根据尺度呈级数变化的特点,导出了反对称提升小波滤波器。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。并以此为基础,实现了影像的分解与重建算法。