一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数摸不同的变化特征。提出了一种边缘检测方法。该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引韦的小波变换系数摸进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来撮图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提娶出图像的边缘。     

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     

使用小波变换的图像边缘检测算法

描述了一种新的图像特征提取方法，它基于小波变换的多尺度方法，这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征。文中给出了图像特征提取的实例。     

基于小波变换的图像边缘检测的改进阈值设定

针对小波边缘检测阈值设定问题,提出了一种基于小波多尺度边缘检测的改进阈值设定方法,采用保护图像边缘信息的小波去噪方法来实现.实验证明,在加大阈值的情况下,此种方法仍保持了清晰的图像边缘,而且既避免了自适应阈值的操作不稳定性,又有效降低了图像的噪声.     

基于小波变换的钢球图像边缘检测

钢球表面缺陷是衡量钢球质量的重要指标,但是由于成像中的非人为噪声的特点,使得钢球图像的边缘检测比较困难.本文利用小波多尺度分析及小波变换系数模局部极大值来检测钢球图像的边缘,取得了较好的效果,为进一步实现计算机的自动检测提供了很好的依据.     

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。     

基于小波变换的图像边缘检测算法

目的提出一种边缘检测改进算法，提高边缘检测精确性．方法从小波变换入手，将图像进行多尺度分解，在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理，然后对处理后的图像进行Laplacian边缘检测．结果噪声得到抑制，边缘定位精确度上升，识别率提高．结论理论和试验结果分析表明，在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面，该算法是有效的．     

基于Marr小波变换的图象边缘检测

本文从Ｍａｒｒ小波函数与高斯函数的相互关系,分析了Ｍａｒｒ小波变换对信号奇异点的响应特性,得到Ｍａｒｒ小波变换的零交叉特性是检测图象边缘点的理论依据。通过构造二维Ｍａｒｒ小波,实现图象的二进小波变换分解,分解后的零交叉位置对应着图象边缘点,同时由粗至精的多尺度检测图象边缘的方法也得到实现。     

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。     

机械加工表面粗糙度的图像检测方法

以LabVIEW 7.1为开发平台,设计了一种用于机械加工表面粗糙度的图像检测方法.完成了测量方向的标定,获得了图像上灰度分布标准差最大的5个截面,通过巴特沃斯滤波,得到了与这5个截面对应的滤波前后的灰度信息.灰度变化反映了轮廓的高低起伏,故可求出类似于轮廓算术平均偏差Ra的参数Ra',并初步建立了Ra与Ra'之间的数学表达式.最后,利用ActiveX技术,实现LabVIEW与Excel之间的通信,将用于后续分析的信息自动导入Excel中,生成数据报告单.     

基于山脊边界特性的航空图像中公路检测算法

本文提出一种获取复杂航空图像中的公路线条的算法。该方法首先对图像进行高斯平滑去掉麻点或短线条等噪声,然后为了突出公路线条,通过分数阶微分模板对平滑后的图像进行图像增强,进而用一种本文提出的以短线段为检测对象的基于山脊特性的边界扫描算法对图像进行操作,获得候选的公路线条,然后用阈值滤掉尽可能多的噪声线条及噪声点,最后去除毛刺和用人工智能的方法缝合道路的间隙。为了减少计算量,对于高精度的原始图像可以进行图像缩小,缩小的倍数以不影响道路的检测为准。对缩小的图像进行上述处理后,要结合检测结果和原始图像信息将检测结果放大到原始图像的尺寸。实验结果说明：该算法适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路的粗提取,而且能够达到了令人满意的提取效果。     

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。     

基于嘴部Gabor小波特征和线性判别分析的疲劳检测

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)判定是否打哈欠.试验数据为30人的3 000幅图像,数据中包含了光照、姿态、面部饰物(眼镜)等变化.试验结果表明,该方法符合实时打哈欠分析的需要;Gabor小波特征比几何特征更适合描述打哈欠时嘴部的变化;算法的平均识别率为91.97%,比嘴部宽高比的几何特征有较大提高.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．     

基于二维SEM图像的纳米操作三维信息提取

针对基于SEM的遥控纳米操作系统中快速有效的获取探针的平面及深度信息这一问题,提出了边缘检测算法＋遍历比较＋预测补偿的方法对探针的x—y方向位置信息进行提取．通过对SEM二维图像隐舍信息的统计分析,提出了基于兴趣区域的灰度方差统计对探针Z向位置（深度）进行提取的方法．最后,对某次纳米线转移实验中采集到的实时SEM图像进行探针针尖的菇一Y方向信息提取及z向位置与图像方差进行MATLAB拟合,证明了上述方法的合理性及有效性．     

机加工表面轮廓的分形插值

机加工表面的多重尺度特征导致在一定分辨率测量条件下所测得的统计参数不能客观地反映被测表面的特征．为此,本文把分形插值理论引入机加工表面的研究,提出用分形插值函数模拟表面轮廓的方法．对车削和磨削的不同材料表面轮廓进行了分形插值模拟,并以实验所测轮廓为标准,系统地研究了影响其模拟效果的因素和影响规律．研究表明,采用分形插值理论来模拟或表征具有分形特征的机加工表面是有效和可行的     

植入体加工表面氧化钛薄膜的形成

针对钛合金植入体生物活性氧化钛薄膜处理工艺链长的问题,探讨利用加工的方法得到所要求的氧化膜厚度的方法。实验分为3组,即自然条件下车削加工、富氧气氛下车削加工和富氧气氛下滚压加工,并对其表面氧化膜的厚度和表面形貌进行观测。结果表明:富氧气氛下滚压加工表面得到的生物活性氧化膜厚度达1 558 nm,约为富氧气氛下车削加工表面氧化膜厚度(456 nm)的3.4倍,是自然条件下车削加工表面氧化膜厚度(49 nm)的31倍。富氧气氛下滚压加工表面得到的钛合金氧化膜厚度能够达到植入体的植入要求。滚压加工表面出现不规则的微纳结构的表面形貌,增加了植入体的表面能,有利于细胞的早期黏附。     

基于序列图像的运动轨迹检测方法

序列图像中运动目标轨迹检测是目标识别与跟踪处理的关键技术。运动轨迹检测的核心是运动目 标的轮廓特征提取,传统算法提取的目标物体由于受不同因素的影响只突出了轮廓的部分特征,给运动轨迹检测带 来一定的困难。在利用传统算法获取不同特征信息的基础上,采用蚁群聚类的多模板融合边缘检测方法获取目标 边界,实验结果表明该方法在轨迹检测过程中能够获得较完整的特征信息,能更有效地获取目标轨迹。