基于B样条小波的图像边缘检测

提出了一种检测图像边缘的方法。该方法在满足Canny提出的边缘检测3个准则的基础上，构造二维可分离滤波器组，利用B样条小波对图像函数进行小波变换，提取图像边缘，较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾，并采用了多孔算法防止图像质量丢失。实验证明了B样条小波检测图像边缘的有效性、正确性。     

基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明: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,明显优于已有的边缘检测方法。     

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要,边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度特性和小波变换的性质,研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子,实现相对简单、效率较高。测试表明,该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

B样条小波在图像多尺度边缘检测中的应用研究

本文介绍了使用小波变换检测图像边缘的原理,利用B样条小波构造出一个边缘检测算子,使用多孔算法进行边缘提取,并提出了一种更简化的实现方法,通过实验验证了这种方法的有效性。     

最优小波尺度空间的图像边缘检测方法

根据图像和检测算子的特性,以相关性为准则,使用遗传算法对图像小波变换的尺度进行选择,从而构成一种自适应的高斯小波尺度空间.融合该空间下不同尺度检测的图像边缘,使得整幅图像的边缘细节丰富清晰,具有更好的抗噪性能.对测试图像使用Canny算法、单尺度、二进尺度和自适应尺度小波进行边缘检测,验证了该算法在去除噪声和准确定位方...     

双三次B-样条平滑滤波算子的研究

边缘检测一直是图像处理中的难题。常用是边缘检测算子有：Canny算了、Deriche算子、Sobel算子和Prewitt算子，它们将，边缘检测算子归结为一个恰当的平滑方法及计算滤波之后的梯度或求二阶导数的零交叉指纹图，没有很好地解决闰滑噪声和边缘的精确定位之间的矛盾。充分利用边缘信息的多尺度性及小波变换的特性，通过B-样小波变换，给出了双三次B-样条平滑滤波算子，并且利用该算子进行了大量的边缘检测实验。实验结果表明，文中所给的方法对边缘检测非常有效。具有良好的鲁棒性。     

小波变换在ICT图像边缘检测中的应用

本文利用小波变换的多尺度性,对机械零件的断层图像进行小波分解,将图像边界的局部细节特征进行加强,再利用小波重构和Canny算子对图像进行边界检测,准确地检测出了图像的边缘。通过实验分析以及与其他方法的比较,证明此方法在机械零件的断层图像的边缘检测中是切实可行的。     

基于小波模极大值的磁瓦裂纹缺陷边缘检测算法

为了准确提取磁瓦表面缺陷的边缘信息,提出一种基于图像加权信息熵和小波模极大值相结合的磁瓦表面裂纹缺陷的边缘检测算法。针对磁瓦表面缺陷对比度低、背景纹理对边缘提取干扰大等特点,设计了一种自适应改变截止频率的BHPF滤波器。利用图像梯度方差加权信息熵对背景纹理的清晰程度和复杂程度进行定量描述,拟合出信息熵同截止频率的非线性函数关系,自适应改变滤波器参数。为避免在多尺度下将缺陷的边缘信息丢失,采用分解尺度判别函数获取小波变换的最优分解尺度。为保证裂纹缺陷边缘连续性和定位准确性,采用双阈值对小波模极大值进行判定求得边界点。实验结果表明,该方法对磁瓦裂纹缺陷边缘的检测优于传统的Canny和Sobel边缘检测算子,可用于磁瓦其他缺陷的提取,为实现缺陷的自动识别奠定了基础。     

基于小波变换的机加工表面SEM图像边缘检测

图像边缘是图像的重要特征，提出了一种基于小波变换的图像多尺度边缘检测算法，并以机加工表面SEM图像为对象，利用小波系局部极大值提取其边缘，实现加工表面纹理特征提取。实验表明该算法可取得较好的效果。     

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     

二阶B样条小波在车牌定位中的应用

构造出具有最小支集特性的二阶B样条小波来检测汽车图像边缘，边缘图像是由小波变换后的模局部极大值构成，这样得到的边缘图像不但含有边缘的模值信息，还可以求得相应的相角信息，该算法根据实际情况，通过调整多分辨率分析尺度的大小来获得相对清晰的边缘图像，同时又很好地抑制了噪声，通过对试验结果的分析可以得出：根据此算法得到的边缘图像来定位车牌比用传统的Sobel算法更准确、更精确。     

基于方向信息的多尺度边缘检测方法

对噪声图像进行不同方向的滤波，根据方向滤波的信息，定义了方向信息测度作为判定噪声点与边缘点的度量．使用了二次Ｂ样条小波进行边缘检测，根据方向信息测度调整边缘检测中的滤波尺度，实现了多尺度边缘检测的自适应尺度调整．最后给出了实验比较结果，表明该方法对于方向特征明显的一类图像是比较有效的     

自适应多尺度Canny边缘检测

Canny边缘检测算法中有个可以改变的自由参数，该参数具有内在的尺度意义。根据图像自适应地确定该参数所在的尺度集合，在每个尺度上进行Canny边缘检测，然后组合它们的输出结果以获得理想的边缘。自适应多尺度Canny边缘检测算法可以得到抗噪性能和细节保持兼顾的良好边缘。实验结果表明，与Canny边缘检测相比，该算子检测的图像边缘比较清晰，具有较高的信噪比，而且用来检测含自噪声图像的效果也相当理想。     

利用小波变换进行水下图像边缘提取的一种方法

采用小波变换进行水下图像的边缘提取。采用一种简单的小波，利用滤波器组实现了图像的小波分解。并利用相邻尺度间小波系数的相关性和一种非线性函数进行噪声抑制，同时利用小波系数的模极大值来提取边缘点。通过真实水下图像的实验证明了利用小波系数间的相关性进行噪声抑制的可行性和利用小波在噪声抑制的同时进行边缘检测的有效性。     

基于小波变换的边缘检测

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着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

人体图像边缘检测的算法研究

较系统全面地总结了边缘检测的方法，介绍这些方法的优缺点和适用范围，并针对人体图像的特点及本文所要研究的问题，论述了适合于人体图像边缘检测的基于小波变换的多尺度边缘检测算法。     

基于小波变换的近红外图像特征提取方法

提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取,与传统边缘检测算子进行比较,并在Windows 平台的VC ＋ ＋6.0集成开发环境下编程实现.实验结果显示,当目标对比度下降到一定程度时,常规算子无法提取出弱目标,利用二次样条小波变换能够将近红外图像中弱目标的特征边缘提取出来,效果较好,且算法简单,效率较高.     

二阶B样条小波在车牌定位中的应用

构造出具有最小支集特性的二阶B样条小波来检测汽车图像边缘 ,边缘图像是由小波变换后的模局部极大值构成 ,这样得到的边缘图像不但含有边缘的模值信息 ,还可以求得相应的相角信息 .该算法根据实际情况 ,通过调整多分辨率分析尺度的大小来获得相对清晰的边缘图像 ,同时又很好地抑制了噪声 .通过对试验结果的分析可以得出 :根据此算法得到的边缘图像来定位车牌比用传统的Sobel算法更准确、更精确     

无人机航空遥感图像的多分辨率拼接方法

为了克服无人机在空中执行遥感监测任务时受摄像头硬件性能的限制,以获得高分辨率的大面积区域图像,给出一种基于小波包变换的多分辨率图像拼接方法。先将小波包变换多分辨率的性质应用于Canny算法边缘检测,消除噪声干扰,提取更加完整的边缘,再通过基于像素灰度值的双匹配方法进行图像匹配和融合。仿真实验结果表明,所给方法拼接图像效果良好,速度较快,可以达到30幅的连续拼接标准,满足实际应用的要求。     

自适应多尺度Canny边缘检测

Canny边缘检测算法中有个可以改变的自由参数,该参数具有内在的尺度意义。根据图像自适应地确定该参数所在的尺度集合,在每个尺度上进行Canny边缘检测,然后组合它们的输出结果以获得理想的边缘。自适应多尺度Canny边缘检测算法可以得到抗噪性能和细节保持兼顾的良好边缘。实验结果表明,与Canny边缘检测相比,该算子检测的图像边缘比较清晰,具有较高的信噪比,而且用来检测含白噪声图像的效果也相当理想。