基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

基于小波去噪的改进型Canny边缘检测法

Canny算子边缘检测算法简单,具有很好的边缘检测性能,对于噪声污染小的图像能取得较好的效果.但对于噪声较大的图像,传统Canny算法不能在噪声抑制和边缘检测之间达到好的平衡.将小波去噪引入到Canny算法中,有效的抑制了噪声在边缘检测中的影响,提高了检测精度.     

小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上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Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中，如何获取较为清晰的图像边缘至关重要，这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法，介绍了小波及三次B样条函数的性质，根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点，设计了B样条小波检测算法，把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦，输出检测目标边缘图像．经实验对比分析，该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法，可以得到较好的边缘信息，并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

一类基于二维线性插值函数的改进Canny算法

利用Canny算法对腰椎间盘的核磁共振(MR)图像进行边缘检测,实现了计算机辅助治疗.针对MR图像由于人体结构复杂性导致的成像后的灰度不统一的问题,在Canny算法计算检测之前,引入二维线性插值函数,实现图像灰度的统一化,并使用均值滤波函数代替传统算法中的高斯滤波函数,改进了传统的Canny算法.实验结果表明,改进后的Canny算法有效地减少了腰椎间盘MR图像中非真实边缘检出的概率.     

小波变换在图像处理中的应用

绝大多数的信号信息由信号中不规则结构或瞬变现象所携带,剧烈变化点通常出现在图像重要结构的边缘,是图像中最重要的点。小波变换兼有图像平滑和提取边缘的双重效果,在论文中将阐述一个多尺度的Canny边缘检测算子相当于搜索信号小波变换的局部极大模值点。     

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.     

基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测

针对传统可分离小波图像边缘检测方法的各向异性和计算复杂性，应用基于“五株排列”的提升不可分离小波的构造方法，把基于矩形栅格的数字图像分成红块和黑块，然后根据图像边缘特点，利用二维提升格式构造了“最大-提升”小波，进而提出了一种基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测新方法，通过与传统的B样条小波边缘检测方法进行试验比较，证明了新方法在图像边缘检测方面具有更好的效果．     

一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法

针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通过控制双边滤波器权重参数来减少图像边缘信息的丢失;利用小波变换对图像高频系数进行放大,并缩小低频系数,增强图像细节;在配置了开源计算机视觉库的Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,将增强后的边缘信息与传统算法的边缘信息进行比较,以验证其视觉效果及参数效果.结果表明,改进算法较传统算法具有明显优势.     

多尺度边缘检测中滤波尺度自适应调整方法

提出了一种多尺度边缘检测中自适应调整滤波尺度的方法．该方法分析了当前像素点所处邻域内存在边缘的可能性，并以该可能性度量来定量调整边缘检测中的滤波尺度参数．实验结果表明，这种方法可以得到令人满意的结果，同时具有较好的抗噪能力．     

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.     

B样条小波在图像边缘检测中的应用研究

讨论了小波变换的图像边缘检测理论后,给出了采用紧支集３ 次样条小波的图像边缘检测算子,导出了采用３ 次样条小波作为边缘检测的方法．最后给出了数值实验,验证了该方法的有效性．     

基于形状图像检索系统的设计与实现

基于形状特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要的组成部分.本文介绍了小波变换应用于图像边缘检测的基本原理,并利用二次样条小波变换和Hu不变矩算法建立图像检索系统.实验结果表明,本系统具有较好的检索性能.     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

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。     

一种新的小波图像去噪方法

为了有效去除图像噪声，同时又能尽可能多的保留图像的边缘信息，文章提出了一种新的基于边缘检测的自适应阅值小波图像去噪方法。该方法将与边缘相关的小渡系数和与同性区域相关的小渡系数区别对待。将检测到的边缘点与非边缘点对应的小波系数，利用邻域相关性，分别采用不同的收缩因子进行收缩。实验仿真结果表明，与其它传统方法相比，本文方法不仅抑制噪声能力强，而且很好地保留了图像的边缘特征，具有更好的重建视觉效果。     

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。