小波阈值法在图像去噪中的应用

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。本文归纳了阈值的设置方法和阈值函数的选择方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同水平高斯白噪声的图像分别进行软、硬阈值函数去噪。实验得出软阈值函数的去噪效果比硬阈值函数的去噪效果好这个结论。     

复合板灰色自适应瑕疵检测

目标检测是图像处理领域非常关键的一个环节,对实际拍摄的复合板图像进行处理,以灰色系统理论为基础,构建零模灰色关联模型,采用灰度直方图差分自适应法进行动态阈值分割,实现了复合板瑕疵（小目标）的检测。实验表明该方法具有误检率低、稳定性高、自适应能力强、算法简单等特点。     

基于PSO改进的OTSU图像分割方法

阈值的选取对图像分割后的效果起着至关重要的作用,本文针对图像分割过程中阈值选取的问题,提出了一种基于PSO优化的改进OTSU图像分割算法.该算法以最大类间方差作为PSO算法适应度函数,以当前分割阈值组合作为粒子的当前位置,阈值更新速度作为粒子的当前速度.通过迭代计算更新粒子位置和速度,最后确定图像分割的最佳阈值.与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法图像分割算法相比,该算法稳定性更好,算法效率更高.