一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用。针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测。实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度。     

结合四元数与小波的彩色图像边缘检测算法*

针对岩石节理裂隙图像噪声多、分割困难等问题,提出一种使用四元数卷积,由反对称小波系数加权的彩色图像边缘检测算法。该算法将彩色图像的R、G、B三个分量表示为四元数的三个虚部,通过四元数卷积后,其方向产生了一定角度的旋转;将旋转后的四元数与水平方向和垂直方向的结果相加,得到相应的幅值和角度;使用反对称双正交小波系数对这些幅值和角度加权后,再使用Otsu阈值并进行模极大抑制,即可得到彩色图像边缘。通过对常用彩色图像和岩石节理裂隙图像的实验结果表明,本算法对彩色图像边缘检测具有较好的效果。     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

多层阈值函数下的小波图像去噪

传统的硬软阈值函数在阈值处不连续,容易产生振荡,且估计小波系数与实际小波系数有恒定偏差,存在过扼杀现象。为此,提出一种多层改进型的阈值函数,该函数不仅在阈值处连续,而且估计的小波系数能够渐进实际小波系数。通过加入阈值调节因子,根据采样点长度的不同调节阈值因子,解决固定阈值偏大的问题。实验结果表明,改进后的阈值函数无论在视觉效果上,还是在峰值信噪比和均方误差性能上均优于传统阈值函数。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

边缘特征是图像最有用的高频信息,因此,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法,提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘,对检测出的边缘进行均值平滑滤波,以减少边缘图像中的孤立点噪声;进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解,根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征;最后,再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理,而对非边缘的则进行大阈值处理,从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法可有效地保持图像的边缘信息,去噪效果则优于前者。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波估计系数存在偏差等不足,导致去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题,提出了一种改进的阈值函数,与常用的硬阈值、软阈值以及已有改进的阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。为了验证该阈值函数的优越性,通过仿真实验对几种小波去噪方法的峰值信噪比（PSNR）与均方差（MSE）进行了对比。实验结果表明,此去噪方法无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

基于四元数的HSV空间下彩色图像边缘检测

1843年哈密尔顿提出了四元数（超复数）以来，在数字图像处理方面也得到了应用。本文通过非线性变换先把图像从RGB转换成HSV颜色空间，在转换后的彩色空间下，利用四元数的性质和一个局部卷积模板把彩色图像映射为一个亮度矩阵，在此基础上，通过一个阈值调整，检测出整个图像的边缘。实验表明，该方法较快较好地得到边缘。     

基于平滑阈值函数的小波图像去噪

本文在分析软阈值函数的基础上通过对软阈值函数进行修正,提出了平滑阈值函数。此种函数因在整个取值区间内保持平滑性,所以在去噪中可保存图像的部分细节。本文将此种函数与基于贝叶斯风险估计求阈值相结合,用于自适应的小波阈值去噪,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.     

基于小波变换的自适应阈值三维图像分割

图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤,应用基本的分割技术很难得到精确的阈值。研究了三维图像分割技术,提出一种自适应阈值三维图像分割技术,先对三维图像分解成一系列二维图像,根据小波变换理论,分析不同分辨率下小波变换的特点,确定分割区域数和分解层次,再由低分辨率开始对每幅二维图像直方图进行小波变换,逐步到最高分辨率,并根据不同分辨率下小波变换结果,由粗到细地自动设定精确的阈值分割每幅二维图像,最后将多幅二维图像合成三维图像。实验表明了该方法的有效性,能够满足目标识别的要求。     

基于彩色信息区分度的彩色边缘检测

分析了传统边缘检测中对边缘定义的不足,提出了一种新的彩色边缘定义。根据此定义提出了一种基于区域色度、明度等彩色信息区分度的边缘检测方法,并将实验结果同传统的Sobel方法进行了比较。结果表明,该方法充分利用了图像的彩色信息,获得了令人满意的效果,同时具有较好的抗噪能力。     

基于Canny算子的边缘检测改进算法

通过对Canny算法进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的边缘提取算法.改进算法对噪声抑制效果明显,能够删除伪边缘,得到精确的边缘.实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度.     

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合及差影运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。     

一种结合sobel算子和小波变换的图像边缘检测方法

提出了一种基于数据融合的边缘检测方法.该方法对原始图像分别采用sobel算子和基于离散小波变换两种方法提取边缘,然后将两种方法的检测结果进行数据融合,得到一幅新的边缘图像.实验证明,融合后的图像边缘集合了两种检测方法的优点,是一种有效的图像边缘检测方法.     

基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法

提出了一种基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法.该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并根据图像块的位置分布选取不同的频率分量,然后对该分量进行奇异值阈值压缩与特征融合,最后在ORL人脸库上利用最近邻分类器对该特征进行分类识别,验证了算法的有效性.     

基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测

针对Canny边缘检测算法在伪边缘剔除方面的不足,结合洞室岩体裂隙图像成像特点,提出一种Canny算子与形态学相结合的边缘检测方法。先分别对原始图像进行Canny算子边缘检测和图像分割,得到两幅二值图像,然后参考图像裂隙的几何形态特征,对它们进行形态学运算,使最终得到的二值图像保持了较高的裂隙定位精度,并有效剔除了伪裂隙边缘,同时具有边缘闭合、平滑等优点。     

基于小波分析的指纹图像增强技术研究

提出一种新的指纹图像增强算法,该算法以小波变换为基础,利用小波的多尺度分析的能力,根据尺度不同进行非线性增强,解决了因噪声过强而造成差的指纹图像质量,同时保证了图像的整体增强效果。     

基于局部动态阈值的矾花图像分割

提出并实现了一种局部动态阚值分割算法,该算法应用于矾花图像,先求取各局部图像的阈值,再获得局部动态阀值,进行二值化分割。实验表明,该算法切实可行,能取得初步的分割结果,获得较高的分割精度。