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.     

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。     

一种新型双正交小波滤波器的设计

本文提出了一种从对称正则滤波器中得到一系列对称双正交小波的新技术,其主要思路是找出所给出滤波器的一个对称互补正则滤波器,这样得到的滤波器与理想半谱带滤波器之间存在最小二次方振幅偏差。因此,从给出的正则对称滤波器,或者从已知的对称双正交小波,都可以很容易得到一系列带有更好频率选择特性的对称双正交小波滤波器组。一旦找到互补滤波器,此互补滤波器的另外一个互补滤波器也就可以以同样的方法得到。系列双正交小波滤波器源自于标准An-otonini9/7双正交小波。应用此小波滤波器来压缩著名的Lena、Barbara和Goldhill等图像,改善了峰值信噪比(PSNR)。     

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。     

互为Hilbert变换对的双正交小波构造

证明了两个双正交小波滤波器组构成Hilbert变换对的充要条件,并从理论上说明了两个线性相位双正交小波系统构成Hilbert变换对的必要条件是它们的长度分别为奇数和偶数．在此基础上通过选择合适的小波消失矩和优化过程中的目标函数,提出了一种构造这类Hilbert变换对的新算法．采用该算法不但可以得到系数对称的线性相位小波滤波器组,而且在性能基本相当的条件下,滤波器长度较已有算法大幅度减小（以13／19和12／16小波为例,可以降到约为原来的1／2）．通过适当调整设计参数,还可以得到全为有理系数的小波滤波器,从而进一步减少计算代价．实验表明上述构造得到的Hilbert变换在用于复数小波进行图像去噪时,处理时间可以降低为原来的2／3左右．     

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。     

偶数长有理数对称紧支双正交小波滤波器设计

基于Daubechies紧支集小波构造方法所得到的小波滤波器多为非线性相位和无理数系数。非线性相位滤波器在图像处理过程中容易引起失真,而无理系数滤波器给小波变换的应用尤其是在算法的硬件实现方面带来不便。借助完全重构滤波器思想,进行了具有线性相位的双正交小波滤波器设计,同时通过添加消失矩特性条件,归纳推导出偶数长有理系数双正交对称紧支集小波滤波器的构造方法。以长度为8-4双正交小波设计为例,对设计方程中出现的自由变量的取值范围进行了讨论,得到了8-4有理系数双正交对称小波滤波器。     

基于双正交小波的彩色人脸检测算法的研究

该算法将分水岭算法与小波变换相结合,首先利用分水岭算法对彩色图像进行基于肤色特征的预处理,确定类人脸区域,再用双正交小波对于处理后的图像进行边缘检测,并用椭圆法验证得到待定人类区域是否为人脸区域,将两次结果相比,最终确定人脸区域,本算法充分利用了分水岭算法图形分割边缘连续、速度快、精度高的特点,同时结合双正交小波基正交条件弱的优势,弥补了分水岭算法过分割的缺点,从而既能够快速有效地检测出人脸又能够减小图像的存储空间。     

关于双正交滤波器组构造的修正

《小波变换的工作分析和应用》一书中提出其构造双正交滤波器组的总传递函数应满足Hν(z)H1(-Z)-H1(Z)H0(-Z)=2的条件这个阐述在理论上是不能成立的,会引起对学生的误导。为此本文对双正交滤波器组重新进行讨论,并在理论上严格地加以证明,为以后进一步讨论设计双正交滤波器提供理论依据。     

双正交小波滤波器组的提升构造与优化

从编码增益的角度,考察了双通道双正交小波图像编码系统的性能。首先,对双正交滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并结合消失矩和归一化条件,得到了含自由变量的提升参数。根据Vaidyanathan编码增益表达式求出编码增益的最优值。然后重点构造了三种9/7小波。尽管MIT小波的图像压缩质量略低于CDF 9/7小波,但它不仅系数简单,易于硬件实现,而且编码增益更大。这在编码器设计时具有重要实用价值。     

基于小波变换和模糊中值滤波的图像边缘检测

小波变换是近年来兴起的信号处理技术。它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性,非常适合于图像处理。实际图像中常常含有噪声,噪声在小波变换中会产生大量的奇异点。中值滤波器是一种非线性滤波器,具有良好的边缘保持特性。该文提出了结合小波变换、中值滤波器和多分辨率分析的边缘检测方法,给出了一种自适应选择模糊中值滤波器因子的方法。实验结果表明,该方法是有效的。     

Bubble小波用于图像边缘检测的一些讨论

研究了Bubble小波(墨西哥帽小波)的特点,指出有些文献中把Bubble小波用于多分辨率分析的错误,认为墨西哥帽小波只能用于连续小波变换,且不存在多分辨率分析,指出Bubble小波在连续小波变换下应用于检测图像边缘是可行的,并给出了Bubble小波用于连续小波变换的近似卷积模板,实验结果表明了其用于边缘检测的有效性.     

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。     

基于小波耦合阈值的边缘检测算法

针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。     

一种有效的滤波尺度自适应调整边缘检测方法

该文在分析图像的边缘细节提取与噪声消除相矛盾的基础上,提出了一种有效的滤波尺度自适应调整的小波边缘检测方法,并且给出了滤波尺度参数的调整策略。实验结果表明,该方法能有效提取图像的细节边缘,具有较好的抗噪声性能。     

小波分析在人耳图像边缘检测的应用研究

人耳识别作为新的生物特征识别技术,首先要解决作为基础的边缘检测和特征提取等图像处理方面的问题。传统边缘检测方法大多以各种微分算子为基础,结合模板及门限、平滑等手段提取边缘,或以传统微分算子为基础的改进算法,但都或多或少存在噪声敏感性较大或边缘保留不完整的缺点。论文采用二维非张量积样条小波的方法用于边缘检测,可以完整探测、准确捕捉到边缘点的位置,并且具有滤波作用,尺度j的自由选择可以有效提高边缘检测的效果。     

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波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。