基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法

分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.     

基于curvelet变换的红外图像去噪方法研究

针对传统小波算法所生成的可分离小波只具有有限的方向，不利于图像去噪，本文采用curvelet算法对红外图像进行去噪处理.该方法以小波变换为基础对图像进行分解，在分解所得的一系列小波子带中，以定义的平滑窗函数对曲线边缘进行平滑分割，再对平滑分割处理的每个子块进行Ridgelet变换.最后将小波阈值范围外的系数置零，以curvelet逆变换对原始图像进行重构.红外图像的去噪实验表明，本文算法有效可行，相比传统的小波算法、SVD算法，本算法能获得更高的P_SNR数值，去噪效果更佳.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

一种改进的矩不变图像分割方法

矩不变法是一种简单有效的图像阈值分割方法,但有时存在过阈值分割和欠阈值分割的问题,针对此问题,提出一种DCT系数调整的矩不变图像分割方法.首先对矩不变法得到的初始阈值进行分析获取可能产生过阈值或欠阈值的条件来确定调整方法,然后对图像直方图进行离散余弦变换得到DCT系数,由于DCT系数的低频部分能反映直方图整体情况,故利...     

基于分级策略的自动人眼检测与定位

针对小波阈值法中的小波变换只能将图像分解到有限方向, 而不能较好地表征图像多方向性的问题, 用改进混合小波 方向滤波器组（HWD:Hybrid Wavelet Directional filter banks)变换代替单纯小波变换, 使在图像分解过程中更好地表征图像的多方向性, 保存更多的图像信息; 在分析小波阈值去噪原理的基础上,改变隶属度函数, 构建HWD隶属度的权系数, 从而避免因小波系数间存在幅值交叉使小波阈值法的应用受到限制。改进的HWD在损失最少图像小波系数的前提下, 能最大限度地置零噪声小波系数。实际工程图纸去噪研究表明, 改进的小波阈值法可在去除一定噪声的前提下, 保留更多的工程图纸细节信息。     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

基于小波变换的医学影像图像阈值分割实现设计

探讨了基于小波变换算法的数学模型,对医学影像图像的阈值分割进行了实现设计研究,进一步对分割方法的处理结果进行了仿真实验,结果表明利用小波阈值算法对医学影像图像分割效果较好,便于实现。     

一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对图像采取局部阈值去噪法进行去噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构。     

基于小波变换和形态学的图像分割方法

提出一种基于小波变换的分水岭图像分割方法。首先,源图像进行形态学开闭重建滤波,然后将滤波后的图像进行小波分解,在小波分解顶层的低频概貌图像中用分水岭分割算法将图像分割成若干个小区域,根据一定的区域合并准则进行区域合并,获得初始分割图像,最后将初始分割图像投影到全分辨率图像上,得到最终的分割图像。该方法有效地解决了传统分水岭算法对噪声敏感和过分割问题,并提高了计算速度。     

基于小波变换的医学图像增强方法与实现

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对X线医学图像进行3层小波分解,得到各层的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变换,得到增强后的图像.实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声.     

一种小波分解尺度空间中的随机游走图像分割方法

依据随机游走模型所确定的图像分割方法等价于电路网络的稳态电路结构求解方法,最终都将归结为求解大型稀疏线性方程问题.由于求解一般的大型方程的算法复杂度无法达到线性复杂度水平,文章提出了一种基于小波分解金字塔尺度空间上的多层图像分割算法.首先将原始大小的图像通过正交小波变换分解为低尺度图像及相应小波分量,并对低尺度图像持续进行小波分解,直到尺度合适计算为止;随后对最低尺度图像进行随机游走算法,即求解一个小规模的稀疏线性方程组,将得到的解重构为上一尺度图像,并依据相应的小波分量提示控制松弛迭代的松弛因子;最后持续上述过程直到0尺度图像,图像分割结果就可以通过某个阈值所确定.算法在标准灰度测试图像中进行了测试,测试结果表明,计算时间和分割结果有较大程度的提高.     

基于直方图修正的小波自适应阈值大米垩白分割

在大米垩白分割过程中,由于噪声等影响,图像原始直方图呈明显的锯齿状变化。在阈值选择定位过程中,会产生大量虚假阈值点,影响阈值点的自适应准确选取。通过直方图修正,实现直方图的平滑处理,消除大量虚假阈值点,保证意义阈值点的位置与值不变,达到阈值选取过程中抗噪声的目的。并利用小波变换实现阈值点的自适应多分辨率定位。实验表明通过直方图修正和小波自适应定位多阈值可实现大米垩白区域的有效分割。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

一种改进的基于小波的人脸图像光照归一化算法

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。     

基于直方图修正的小波自适应阈值大米垩白分割

在大米垩白分割过程中,由于噪声等影响,图像原始直方图呈明显的锯齿状变化.在阅值选择定位过程中,会产生大量虚假阈值点,影响阈值点的自适应准确选取.通过直方图修正,实现直方图的平滑处理,消除大量虚假阈值点,保证意义阈值点的位置与值不变,达到阈值选取过程中抗噪声的目的.并利用小波变换实现阈值点的自适应多分辨率定位.实验表明通过直方图修正和小波自适应定位多阈值可实现大米垩白区域的有效分割.     

基于多元BKF模型的双树复小波图像去噪

本文提出了一种新的去噪方法。该方法将小波系数的内尺度和外尺度信息植入到多元BKF模型之中,从而充分考虑了内外尺度的相关性,并根据最大后验估计(MAP)准则,估计得到图像去噪的阈值化函数,最终,通过逆变换阈值化后小波系数得到去噪后的图像。同时该方法还利用双树复小波变换对图像进行分解和重构,克服了一般离散小波变换缺乏平移不变性和方向敏感性的弱点。去噪实验结果表明,该算法比传统的几种算法有更好的去噪效果。     

一维信号小波压缩的能量动态自适应阈值算法

提出了一种基于小波系数能量的动态自适应阈值算法,用离散小波变换对信号进行多尺度分解,依据小波系数在各层的能量分布以及每层小波系数的能量集中度,获取每层小波系数的压缩阈值。通过这种方法,可保留大部分小波系数能量,并兼顾压缩率性能。经仿真验证,本文阈值算法在多种小波和不同的分解尺度上的压缩性能稳定,与Birge-Massart策略阈值和全局阈值比较,在压缩率和保留能量综合性能评价上优于Birge-Massart策略阈值和全局阈值算法。     

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换（IWT）的雷达信号实时无损压缩算法，雷达回波信号是一个非平稳的随机过程，首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解，将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分；对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码，最后一次阈值为分割阈值；对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型（context-based model)算术编码压缩，并比较不同上下文模型对压缩效果的影响，实验结果表明，该算法具有实时性和易于并行实现的特点。     

基于直方图均衡与小波变换的超声图像增强

针对超声图像对比度低、成像质量差的问题,提出了一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于超声图像对比度增强,并使信息熵有很大提高。直方图均衡可以使图像灰度分布接近均匀,提高图像对比度,但图像的信息量会有一定程度的损失。本算法首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理,使图像灰度分布更加均匀,损失的信息熵也得到很大提高。通过多幅的超声图像的实验结果证明,该算法效果明显,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留。该算法对于超声图像临床视觉检查,以及图像目标识别、组织分割等都有很大好处。