基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测

由于遥感图像一般带有较大的噪声，通过实验表明，用传统的边缘检测方法效果不理想。采用小波方向性检测技术并结合数学形态学的方法，提出了一种基于小波变换和小尺度的数学形态学的遥感图像边缘检测方法。实验表明本算法计算有效，边缘定位准确，对噪声有一定的抑制作用，边缘检测效果明显。     

基于小波变换和形态学的医学图像边缘检测

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,结合小波阈值去噪和形态学边缘检测提出一种改进方法。首先对含高斯噪声的图像进行小波分解,然后再通过小波阈值法对高频系数进行处理,采用新设计的双结构形态学边缘检测算子对低频系数进行处理,最后用新系数重构出图像。实验结果表明:这种方法在去除噪声的同时较好地保留了边缘轮廓信息,是一种有效的边缘检测方法且具有实际参考价值。     

基于小波变换与数学形态学相结合的玻璃瓶图像边缘检测

将小波变换与基于多结构元素的数学形态学相结合的方法应用到玻璃瓶图像边缘检测中。首先利用小波变换的原理对图像做增强处理,然后利用基于多结构元素的数学形态学方法对处理后的图像进行边缘检测,最后通过实验验证方法的有效性。     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。     

基于小波变换的多尺度图像边缘处理

对小波变换后的图像边缘信号关于多尺度边缘检测、提取和重建方面进行了讨论,以利于进一步对图像进行有效的编码、识别和增强等处理;同时也讨论了将小波变换与多尺度边缘检测方法有机结合起来的一些实用技巧。     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。     

小波变换和数学形态学在红外图像检测中的应用

红外图像的检测、识别和跟踪技术是当前精确制导领域研究的关键技术之一。文章从处理技术的角度，将适合于红外图像的目标检测技术以分割为基础分为基于数学形态学、小波变换、神经网络和模糊数学几类，重点综述了基于数学形态学和基于小波变换的目标检测技术的研究现状和发展趋势。     

基于小波变换的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础 ,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感。讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法 ,仿真结果表明 ,该方法明显优于传统的边缘检测算法 ,对噪声的抑制能力强     

基于小波变换的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感.讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法,仿真结果表明,该方法明显优于传统的边缘检测算法,对噪声的抑制能力强.     

基于小波变换的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感.讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法,仿真结果表明,该方法明显优于传统的边缘检测算法,对噪声的抑制能力强.     

基于形态小波变换的红外图像目标检测方法

文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标 检测算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强的抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR) 为2 的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

基于小波边缘提取的目标光学相关识别

为提高联合变换相关器对复杂背景图像的识别能力,提出了基于小波变换边缘提取的联合变换相关器。利用具有多尺度分析功能的小波变换工具对联合图像进行边缘检测,所提取的边缘图像能保留更多的细节信息,改善复杂背景下的目标识别能力。计算机模拟和光学实验结果均表明,用小波变换边缘提取的联合图像进行相关识别,能明显增强相关峰的强度,提高目标识别能力。     

基于全向小波的图像边缘检测算法

 针对现有边缘检测算法难以提取图像任意方向的边缘特征,提出基于全向小波的图像边缘检测算法.首先,定义了全向小波的概念、构造其模型并推导了全向小波的最大值与梯度模值相等的关系.理论分析表明本文算法始终沿小波变换值的最大值方向提取边缘.然后,选择二维高斯函数实例化模型,以8方向和3×3变换窗为例进行算法设计.标准图像对比试验表明本文算法能提取更多方向的边缘特征、边界清晰度也比SADD算法、Canny算子分别高出约2.17%、8.66%.     

基于小波变换的密封件边缘检测

针对密封件内、外径的检测要求，提出了基于B样条小波变换的多尺度阈值图像边缘检测新方法。该方法采用小波的多分辨率分析，先计算小波变换模的极大值，然后，基于多尺度阈值消噪处理，进而检测出信号的奇异点位置，达到密封件的边缘检测目的。实验结果证明，该方法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息，且具有一定的抗噪能力，是一种有效的边缘检测算法。     

基于形态滤波和小波变换的基音检测新方法

提出了一种基于数学形态滤波和小波变换相结合的基音检测方法。检测前采用文中提出的形态滤波算法对噪声信号进行滤除，突出了基音周期。用小波变换对滤波后语音信号的突变点进行检测，进而提取出了基音周期。实验表明该方法对噪声有较强的鲁棒性，能够精确地检测出基音周期。     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

用二次B样条小波进行图像的自适应阈值边缘检测

根据边缘检测的评价标准,参照最佳边缘滤波器的设计要求,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则,并在此基础上构造出二次B样条小波,提出了基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测的新方法.通过计算机仿真对该算法进行了验证,结果明显好于采用固定阈值的小波边缘检测.     

基于距离变换和形态学的顶点探测算法

在这篇文章里我们提出了一种简单有效的基于形态学和距离变换的角顶点探测算法,此算法和传统的基于链码和基于边缘方向以及近年来新兴的基于形态学的算法有着本质的区别,它从算法的基本原理上克服了一些以前算法的缺点,最后给出了对二值图像和灰度图像的实验,实验表明,算法克服了许多其他算法的缺陷,保留了他们的优点,是一种简单、实用、有效的角顶点探测算法.     

基于不可分加性小波与形态学梯度的图像边缘提取方法

针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法。根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图。实验结果表明,本文算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,该方法具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点。     

基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法

提出了基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法,首先对激光成像雷达目标的距离像进行二维小波变换;然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,利用遗传算法对支持向量机参数进行智能优化;最后应用支持向量机对三种地面目标进行识别.仿真实验表明,该方法与直接应用距离像奇异值特征进行识别的方法相比,在高载噪比20dB时的平均识别...