形态小波在中厚板表面裂纹缺陷检测中的应用

中厚板表面裂纹缺陷在图像中容易受背景噪声和氧化铁皮的影响,传统的图像处理方法很难将裂纹缺陷从图像中检测出来.提出了将形态小波变换应用于中厚板表面裂纹缺陷检测的方法.该方法利用小波分解对突变信号的检测能力,结合裂纹缺陷在形态上近似于直线的性质,将裂纹缺陷从图像中准确提取出来.实验证明形态小波用来检测中厚板表面裂纹缺陷比用其他方法更有效.     

基于小波域滤波和邻域搜索的弱小目标检测

提出了一种基于小波变换和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用小波变换算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合,然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

一种带钢表面缺陷检测的算法

为了准确快捷地对带钢表面缺陷进行在线自动检测,提出了一种小波提升格式的Mallat的表面缺陷检测方法。原始的Mallat算法滤波后的重构图像数据不再是整数,因此无法精确的实现无失真的小波重构图像。提出提升格式的双正交小波分解能够实现从整数到整数的变换,该算法首先利用小波变换的多分辨率的分析特点,对图像进行多尺度双正交小波提升算子的快速分解;然后再对重构后的图像进行二值化,提取出缺陷特征。实验结果表明,该方法能够明显检测出缺陷的存在。     

基于方向小波变换的图像边缘检测

研究了方向小波变换的原理和特点,提出一种基于方向小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像进行多个方向的小波变换,再求小波变换结果的平均值,最后对平均值进行阈值处理得到边缘检测结果。实验表明,方向小波变换充分体现了图像的方向性,能检测出某一方向的边缘,具有良好的边缘检测效果。     

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模不同的变化特征,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起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

一种新的小波域高阶统计量图像隐写分析方法

在对现有盲检测算法分析研究改进的基础上,提出一种新的JPEG图像信息隐藏盲检测方法.该方法把JPEG图像的DCT系数分解到小波域,计算出各个子带小波系数的一系列高阶统计特征,组成72维特征向量,引入特征缩放技术将特征向量进行缩放,并用支持向量机进行分类.针对CorelDraw图像库4种常用的隐写方法进行实验,结果表明该方法在4种不同隐写方式下的平均检测正确率均达到91%(嵌入率为100%)以上.     

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。     

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...     

基于多层小波和共生矩阵的纹理表面缺损检测

提出一种利用多层小波和共生矩阵进行纹理表面缺损检测的有效方法.该方法首先将缺损图像在不同水平上进行小波分解,得到一系列低频子图像和高频细节子图像;然后计算和分析各水平上高频细节子图像的共生矩阵特征;最后选择低频子图像进行小波合成得到无纹理图像进行检测.实验证明,该方法能够快速准确地进行纹理缺损检测.     

带钢表面缺陷在线检测系统的图像滤波算法

由于纹理背景的存在导致图像缺陷检测结果不准确是目前冷轧带钢表面缺陷在线检测过程中存在的主要问题之一.针对该问题提出了一种基于小波的各向异性扩散图像滤波方法,该方法通过小波分解得到图像的低频和高频分量,并针对高频分量采用小波扩散系数对小波系数进行正则化处理,最后进行小波逆变换,重构滤波后图像.实验结果表明该方法不仅能够有效地滤除不必要的纹理背景信息,而且能够较好地保留图像的细节信息,具有更好的综合性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像的边缘检测和自动分割等奠定了基础.