基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法*

现有的融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息,针对此问题提出了一种基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法.首先利用二进小波分解后高频系数的局部模极大值得到各尺度的图像边缘,然后利用小波系数的模极大值抑制噪声,结合子带关联和尺度相关的融合准则对去噪后的边缘进行融合,最后基于边缘重构图像.算法在抑制噪声的同时更好地保护了边缘特征信息,同时减少了计算量.理论分析和实验结果表明了算法的有效性.     

基于尺度空域相关性的图像边缘检测

根据小波分析多尺度空间的相关性,在模极大值边缘检测的基础上提出一种新的图像边缘检测方法.该方法不需要对图像进行预处理就能较精确的检测出图像的边缘.取相邻尺度的小波系数相乘进行相关计算,在抑制噪声的同时提高边缘的定位精度.方法快捷,算法简便,克服了直接对图像进行模极大值边缘检测造成的误差.实验结果表明,该方法得到了满意的效果.     

一种改进的小波模极大值不变矩算法

一种改进的小波模极大值不变矩算法,首先利用小波模极大值在多尺度上的表现与Lipschitz指数的关系去除图像边缘的噪声点,然后采用动态确定阈值的方法,利用前一个尺度下模图像的平均模值作为后一个尺度下模图像的阈值,最后将此算法应用于汽车图像库.实验表明,改进后的算法能更有效地检测到图像在各个尺度下的边缘信息,检索性能明显优于原算法.     

小波模极大值法与数学形态学边缘检测细化结果

图像边缘检测的关键是尽可能多的检测到边缘并且抑制噪声的同时,尽可能的满足单线的边缘定位精度;为此选取了一种融合小波模极大值和数学形态学的边缘检测方法来获取图像边缘;首先在对图像进行小波分解,分别利用模极大值法和多尺度多结构数学形态学方法来处理小波分解的高频分量和低频分量,利用差影法对二者的结果进行融合;然后利用大律法得到二值化图像,并用形态学边缘细化算法细化图像边缘得到最后结果;实验结果显示,融合的方法可以得到比较完善的边缘,经过二值化和边缘细化后,获得的单线宽边缘更加清晰,定位精度更高。     

基于状态权的小波边缘检测算法

提出了一种基于小波变换和各向异性扩散的图像多尺度边缘检测方法。对噪声图像进行小波变换,得到高频和低频小波系数。对高频小波系数归一化后进行各向异性扩散得到状态权,把该权值作用在原高频小波系数上,得到了既去除噪声又保持结构不变的小波系数。对低频小波系数直接用小波阈值方法去噪,利用小波系数模极大值法对去噪后的高频和低频小波系数进行边缘检测,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该边缘检测方法由于结合了小波和各向异性扩散方法,从而有效地抑制了噪声,得到了连续、清晰的边缘。     

利用小波多尺度积实现裂纹缺陷的边缘检测

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。     

融合双阈值和改进形态学的边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出一种融合双阈值和数学形态学的边缘检测方法。首先对原图像进行小波分解,利用双阈值法处理高频分量,利用多尺度多结构数学形态学算法处理低频分量;然后采用差影法对高低频边缘图像融合。实验结果表明,对比单一使用小波模极大值法或数学形态学法,该算法具有更好的抑制噪声能力,检测出的边缘更加连续、清晰。     

基于小波变换的含噪人耳图像边缘检测

为了取得含噪人耳图像的理想边缘轮廓,以实现人耳识别技术的进一步应用,对小波变换边缘检测方法进行了研究,分析了噪声消除与小波变换尺度之间的关系,详细论述了模局部极大值提取边缘的原理.针对含噪人耳图像的特殊性,阐述了一般去噪和边缘检测方法的不足,并针对这些不足提出了改进方法,首先利用样条小波多尺度分解后,相邻尺度小波系数相乘得到尺度积,然后进一步求得尺度积的模和相角,通过自适应阈值去噪提取图像边缘,取得了较好效果.     

双向扩散耦合阈值的小波边缘检测算法

为了准确的提取含噪图像在边缘点处所对应的小波系数,根据偏微分方程一步迭代扩散的结果等价于平移不变Haar小波去噪的一步收缩,结合前向-后向的双向扩散的特点,提出双向扩散耦合阈值的小波边缘检测新方法.该方法对噪声图像进行小波变换,得到的高频部分进行双向扩散耦合阈值.该阈值有效地去除噪声同时增强了边缘信息,利用阈值后各高频以及低频部分的细节信息,采用多尺度小波变换模极大值检测方法得到最终的边缘图像.实验表明,新方法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都有不错的效果,具有实用性.     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。