基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法

针对传统的基于小波变换的边缘检测法无法提取低频区域完整连续的边缘,并且会丢弃包含一些重要细节的高频区域,同时受到噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题,提出了一种基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法.在小波域中,对低频子图像采用数学形态学进行边缘检测,对高频子图像先进行小波降噪再采用小波模极大值法进行加权边缘检测,最后采用一定的融合规则对高、低频边缘子图像进行融合.实验结果表明,该方法用于图像边缘提取,不但能有效去除噪声干扰,又能突出边缘细节,边缘定位连续准确.     

灰度图像分割算法的研究

综述了传统图像分割算法，其中详细分析了几种常用的边缘检测算子；随着越来越多人的研究，近年来涌现了许多新理论、新方法，本文对基于人工神经网络、小波分析和变换、数学形态学等其他新方法进行了概述；提出了今后图像分割算法研究的发展趋势。     

基于多方向小波变换及形态学重构的SAR图像边缘检测

结合小波变换和形态学的优点,针对SAR图像提出了一种改进的边缘检测方法.图像小波分解后,对3个方向的高频子图像分别利用Donoho的软门限阈值去噪,采用不同方向的边缘检测算子进行边缘检测,对低频子图像用形态学的开闭运算去噪后采用腐蚀运算进行边缘检测,利用得到的高、低频边缘子图像进行小波逆变换重构出图像边缘.实验结果表明...     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表...     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

基于小波变换的汽车前照灯图像边缘检测

用改进的基于小波多尺度变换的数字图像边缘检测算法,提取汽车前照灯近光图像的边缘,完成图像的初步预处理,从而为车灯的近光检测奠定基础.采用小波分解算法进行图像增强,针对小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,之后通过边缘跟踪补偿和平滑细化得到图像的边缘.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的数字图像边缘算法对汽车前照灯近光图像的处理结果较好.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.     

基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.     

基于形态多结构元和小波变换的边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法。通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘。基于实验结果,指出对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声,提取边缘,且效果优于经典的边缘检测算法。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

皮肤纹理检测技术

提出一种将基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测方法和Gabor小波变换相结合来进行皮肤纹理检测的方法.用边缘检测的方法将明显具有很多边缘的肤色区域剔除,对于没有明显纹理的皮肤区域用Gabor小波变换进行皮肤的纹理检测.仿真结果表明,所研究的方法正检率获得提高,误检率有所下降,是一种有效的皮肤纹理检测技术.