基于小波变换与形态学的一种边界叠图像的拼接算法

针对噪声环境下的图像拼接问题,本文给出了一种基于小波变换与数学形态学的方法。该方法首先是通过小波变换的多尺度分析提取出不同边缘方向的边缘图像,然后将其混合,利用形态学方法寻找可能的拼接物再进行拼接。     

基于数学形态学与小波变换的边缘检测算法

针对传统边缘检测方法去噪效果不理想的情况,分别对数学形态学和小波变换基本理论进行了分析,提出了一种基于数学形态学和小波变换的边缘检测方法。首先利用数学形态学基本运算对含有噪声的图像进行滤波,然后利用小波变换原理提取图像边缘。通过Matlab仿真分析,对比其他几种边缘检测算法,验证了该方法能够有效地检测出图像的边缘。     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

基于小波模极大值和形态学的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法.通过对源图像进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的边缘,最后采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法.     

一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法

给出了一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法.该方法利用不同的小波对待融合图像进行小波分解,采用形态学灰度形态梯度边缘检测算子对低频子图像进行边缘检测,以更好地保存图像边缘细节信息;采用加权平均方法选择高频系数.对两组多聚焦图像进行实验表明,采用这种方法能够更好地保留图像边缘信息,融合效果明显优于传统的图像融合方法.     

基于特征块与小波变换的图像拼接算法

为了改进现有的基于灰度的图像拼接方法速度过慢的缺点,综合考虑了图像拼接过程中速度与精度两个因素,提出了一种基于小波变换和特征块的图像拼接算法.该算法对图像进行小波变换,在高频信号上利用简单边缘阈值法提取特征块,在低频信号上进行配准,并根据低频图像配准位移完成原始图像的配准.最后将实验结果与传统的基于灰度的图像拼接方法进行比较,结果表明了该算法在保证图像拼接精度的同时,大大提高了图像拼接速度.     

基于形态学和小波的遥感图像边缘检测

针对遥感图像噪声含量大、边缘细节丰富等特点,提出了一种基于形态学和小波分析相结合的遥感图像边缘检测方法,即利用小波变换将遥感图像分解为低频和高频两部分分别进行处理,低频采用形态学锐化算法改善低频边缘清晰度后构造全方位多结构元素进行形态学边缘检测,高频引入小波阈值去噪算法进行预处理后利用小波模极大值进行边缘检测,最后进行边缘图像融合.实验结果表明:该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果好.     

改进的形态学和小波变换边缘检测算法研究

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的图像噪声干扰、边缘分辨率较低等问题,提出了一种基于数学形态学与小波变换方法相结合的边缘检测改进算法。在小波域中,对图像分解的弱边缘进行适当的加强,对低频系数采用模极大值法进行边缘处理,对边缘细节比较多的高频系数采用基于多尺度的双结构元素数学形态学算法进行边缘检测,最终得到图像的完整边缘。实验结果表明与传统的小波变换边缘检测法以及数学形态学边缘检测等方法相比,此种算法更能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

融合提升小波和形态学熵权的医学图像边缘检测

为了提高医学图像边缘检测定位的精度,结合基于小波变换和数学形态学边缘检测算法的优点,提出一种融合提升小波和多尺度形态学熵权边缘检测算法。首先应用提升小波边缘检测算法提取边缘,再由多尺度形态学算子进行边缘检测,依据各尺度下边缘图像的信息熵确定权值进而求和得到边缘图像,最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法融合规则简单,边缘精度高并且定位准确,是一种有效的图像边缘检测算法。