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1.
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。 相似文献
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基于小波多尺度积的图像增强新算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度积的特性,提出了一种基于小波多尺度积的图像增强新算法,利用二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了图像增强过程中噪声放大问题. 相似文献
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小波多尺度模糊竞争边缘检测 总被引:2,自引:1,他引:1
本文提出了一种小波多尺度模糊竞争边缘检测方法(WFCE)。凭借小波多尺度理论去噪和准确定位的优势,算法有效地利用了多尺度的滤波以及模糊竞争分类法则,较好地保留了图像的细节部分,提高了抗噪性。实验结果表明,与传统的边缘提取算法和模糊竞争算法相比,小波多尺度模糊竞争边缘检测方法(WFCE)能得到更满意的效果,尤其在抗噪性能上的结果是相当的理想。 相似文献
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基于小波多尺度分析的图像边缘检测 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了小波多尺度分析的图像边缘检测方法,给出了该边缘检测方法的算法步骤及流程,解决了第一代多尺度边缘检测所存在的"边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择"问题.应用小波变换在不同尺度和同一尺度下呈现的规律性,对轴类零件图像进行边缘检测实验,获得了清晰且精度较高的图像边缘检测效果. 相似文献
5.
图像边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,针对噪声大、灰度对比度低的图像,利用小波尺度乘积模极大值对其进行边缘检测.在进行二进小波变换后,先把相邻尺度的小波系数直接相乘,抑制噪声和增强图像边缘信息,再运用模极大值检测图像边缘,利用隶属函数确定阈值.该算法可以免除传统小波模极大值边缘检测后繁杂的边缘链接,简单易实现,实验证明其对抑制噪声和增强弱边缘有良好的效果. 相似文献
6.
图像的边缘是图像最重要的特征之一。由于边缘和噪声都是图像的高频分量,提取的图像边缘总是受到噪声的污染。针对边缘检测中存在的噪声问题,本文根据Mallat快速小波变换算法的思想,提出用高斯函数和其一阶导数分别作为低通和高通滤波器对图像进行多尺度分析。为了精确定位图像边缘,对各尺度的低频、水平、垂直和对角分量不进行下采样。然后提取不同尺度上的系数,利用多尺度积对噪声严重的图像进行边缘检测。最后根据边缘点的梯度方向,采用改进的局部梯度极大值搜索方法获得图像的单像素边缘。实验结果表明本文所提出的方法,能在被噪声污染严重的图像中提取图像的单像素边缘,且边缘图像信噪比高。 相似文献
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现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供多尺度下的边缘信息。提出了小波多尺度下彩色图像边缘提取算法,利用小波多尺度特征模板对R、G、B三个分量滤波磨光输出,并对磨光后的图像进行向量扩展梯度(Vector Expand Gradient,VEG),提取边缘。实验结果表明:算法能有效地在不同尺度下提取真彩色图像由细到粗的轮廓边缘信息。 相似文献
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基于Marr边缘检测算子,以高斯函数的一险峰 2阶导数作为小波,提出具有2个可变参数的多尺度图象边缘检测方法。本文所提出的多尺度边缘检测方法适应于计算机视觉分级识别中边缘检测的需求。 相似文献
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张德丰 《计算机工程与设计》2008,29(21)
通过检测二维小波变换的模极大值线可以确定图像的边缘点.由于小波变换在各尺度上都提供了图像的边缘信息,所以称为多尺度边缘检测.沿着边界方向将任意尺度下的边缘连接起来,可形成该尺度下沿着边界的模极大线.小波变换能够把图像分解成多种尺度成分,并对大小不同的尺度成分采用相应的时域或空域取样步长,从而能够不断地聚焦到对象的任意微小细节.小波变换具有的多尺度特性,正好可以用于图像的边缘检测. 相似文献
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用多尺度小波变换进行边缘检测算法的研究 总被引:10,自引:1,他引:10
陈东 《计算机工程与设计》1998,19(2):35-37
提出一种用多尺度小波变换局模最大值进行边缘检测的算法,并将该算法与经典的Sobel算子进行比较,结果表明用该算法进行边缘检测是可行的。 相似文献
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根据Mallat的多尺度边界探测的思想,实现了连续小波变换的多尺度边界探测,并用Fourier变换作为工具,进行连续小波变换的计算,在计算任意方向的模值时,了使用加权平均的方法。给出了算例。 相似文献
14.
基于自动确定阈值的小波边缘检测技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
小波作为图像处理的一个重要工具,以其具有的多尺度特性而在图像边缘检测领域受到了广泛的应用。该文在小波模极大值边缘提取算法的基础上,提出了一种采用模式识别中的聚类技术进行自动确定消噪阈值的边缘检测方法,且利用B样条小波和改进的K-means聚类算法对图像进行了实际的检测,实验结果证明该方法是正确和有效的。 相似文献
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图像小波边缘检测中边界处理的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
工程应用中需要处理的信号通常都局限在有限的时域或频域之中。在处理这些数据时,多数变换方法都要求在边界处做某种延拓处理,小波变换也不例外。而传统的延拓方法在前后两个边界处都会产生伪边缘,并且在延拓时还需考虑滤波器系数长度的奇偶性。为了解决这些问题,文章对图像小波边缘检测中传统的边界处理方法进行了研究,并对其进行了改进,即采用右边界延拓法消除了左边界处的伪边缘,减少了伪边缘的数目。在此基础上又进一步提出了右边界右端点延拓法,在边缘检测中取得了非常好的效果,不仅消除了传统边界处理方法产生的伪边缘,而且在延拓时不需要考虑滤波器系数长度的奇偶性,为实际工程应用带来了方便。 相似文献
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基于正交二进小波,设计了一个滤波器对图象进行多尺度滤波,得到不同尺度的小波变换。在每种尺度下分别提取图象边缘,而后综合形成图象真正的边缘。该方法不仅能有效地抑制噪声,得到单象素宽、精确的边缘信息,而且能依据边缘的奇异度区分不同的边缘 相似文献
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文章针对张量积小波图像边缘检测方法不能有效保留边缘信息的情况,提出了一种注重边缘保护的足迹边缘提取算法。该算法将非张量积小波变换和形态学理论引入到足迹边缘检测中,并利用合理的融合规则融合足迹边缘,使得到的合成图像清晰、全面地再现足迹边缘,为侦察人员确定犯罪分子提供有利的依据。 相似文献