一种小波域内图像的文本信息提取算法

研究了基于小波变换的图像文本信息提取模型,提出了一种在小波域内提取图像文本信息的算法,该算法首先对图像进行二维小波变换,设置滑动窗扫描高频子带,计算滑动窗内图像的小波纹理特征,采用k-均值聚类算法提取文本区域,再对原图像进行边缘检测,根据文本区域的相关特征精确地定位文本区域,最后将文字与背景分离.从实验结果可以看出该算法能够较准确地从背景图像中提取出不同语种、字体、大小的文本信息.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容 .而小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具 .基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征 ,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不仅有效地降低了噪声 ,而且也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量 .     

基于Labview的针织物疵点检测

介绍一种基于Labview的针织物疵点检测系统与方法.其采用Labview软件并结合Matlab编程,首先对采集的针织物图像进行中值滤波和二值化处理,接着采用db小波分解图像,最后对分解后的经向和纬向纹理子图像分别提取特征值,由此检测和识别疵点.实验结果表明此方法可以有效地检测平针、罗纹和双罗纹针织物的常见疵点.     

基于光度立体视觉的织物褶裥等级评定

针对目前织物褶裥等级依赖专家主观评定存在不确定因素的问题,提出了利用光度立体视觉算法进行织物褶裥等级评定的方法.在8个不同方向的光照下拍摄多幅织物图像,得到二维灰度图像,并通过一次差分运算重建织物表面各点的高度,利用三维重建获取织物表面形状信息.通过试验提取高度值和尖锐度来表征褶裥特征,以此客观评估织物褶裥的等级.     

应用图像分析技术评估织物起球等级

探讨了应用图像分析技术对织物起球进行客观的等级评估.首先介绍了应用Wold分解纹理模型从织物图像中分离出毛球信息,然后对提取的毛球信息进行阈值化处理,再以毛球的面积百分比、总数和分布等三个特征指标对起球等级进行客观评估.运用上述技术途径对素色、印花及色织的简单与复杂组织等7种织物样品进行起球等级的客观评估,结果与专家的人工主观评定极为吻合.     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

基于边缘定位的局部小波变换融合

针对所需融合图像自身拥有的数据信息,提出了一种基于边缘定位的局部小波变换融合算法.将获取的两幅原始图像分别进行边缘检测,提取出两幅图像中的主要边缘信息.对所提取到的信息进行处理,收集两幅图像中互补的主要信息数据.将两幅图像的边缘信息进行融合,根据信息比例对图像进行模板图像替换或小波局部图像替换得到融合结果.实验结果表明,该算法对图像信息进行整合与优化后在互信息、感知信息保留与融合扭曲度方面,优于小波融合等经典融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有较大改善.     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征.实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声.     

小波模拟CSF加权的失真图像质量评价

提出一种基于小波变换模拟对比敏感度(CSF)特性的加权结构相似度(W-MSSIM)评价方法.采用表达直观、计算简便的结构相似度(SSIM)模型替代模拟人眼视觉因素的各种公式,利用不同空间频带的小波系数进行对比敏感度特性加权,从而分别对被测试图像和参考图像提取出人眼感兴趣的中高频信息,然后进行结构相似度对比,以克服SSIM方法不能对失真图像有效评价的缺陷.经过实验验证,该方法的评价结果与HVSNR和ESSIM方法相比更符合主观评价.     

红外与可见光图像互信息法自动配准算法研究

本文提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

基于倾斜矫正算法的针织物图像研究

倾斜的针织物图像在图像处理前需要对其倾斜进行矫正预处理,但由于针织物图像的特殊性,使其不能采用机织物等倾斜图像的矫正方法。针对这一难题,利用一维傅里叶变换求针织物纵密频谱和横密频谱。计算,然后根据各自频谱的峰值特性进行自动旋转倾斜矫正。给出了算法细节,同时还得到针织物的拉密度。实际研究表明,所采用的方法在针织物行业里尚属独有,运算量小,实时性高,具有很大的普适性,非常适合于在针织物的图像检测领域推广,具有广泛的实际应用价值。     

基于小波矩的印刷体英文字符识别研究

基于小波变换思想,将小波矩应用到印刷体英文字符识别当中,通过提取字符图像的小波特征,字符的细节信息得到了完全而稳定的表示,提高了不同类别字符之间的可分性,与传统的几何矩相比,小波矩不但具有一定的几何不变性,抗噪能力也大大地增强.实验结果表明,提出的方法具有较好的识别效果.     

基于小波变换的分开-合并图像分割

小波变换具有良好的“时间—频率”局部化特性及多尺度变焦距特性对于二维图象的小波变换,其梯度模值提供了图像的边缘信息在大尺度时,图像边缘稳定,但存在有位移小尺度时,边缘定位精确,但易受噪声影响噪声和边缘都具有较高的空间频率噪声的能量小,在大尺度下,其小波变换系数值小边缘的能量大,在大尺度变换下,其小波变换系数值大由多尺度小波变换系数的变化情况,估计边缘的类型采用多尺度小波变换系数作为四分树结构的分开—合并法图像分割的一致性度量从而在大的图像块中,去除噪声的影响,在小的图像块中,以小波变换的局部极大值精确定位边缘,根据边缘信息进行分开—合并法图像分割实验表明,算法得到满意的结果     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。     

基于小波变换的医学图像插值研究

提出了新的预测高频细节的方法,并能有效地结合多小波实现任意整数倍的图像超分辨率.实验结果表明新的基于小波分析的图像插值方法能够有效地保持图像的边缘特征,达到更好的视觉效果.     

用于疵点检测的织物自适应正交小波的实现

应用随机算法并给以一定的约束条件，可以有效地由满足正交归一条件的滤波器中，优化获得与织物纹理相匹配的滤波器。应用这种织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可有效地应用于织物疵点的自动检测。     

数字医学影像检索算法研究

在D ICOM标准和SA-DWT小波变换实现影像压缩编码建立的医学影像数据库基础上,阐述了医学影像数字化的总体方案.在基于内容的图像查询中,提出了基于小波模极大值及多尺度不变矩相结合的检索算法,并给出相关算法的实现及实验效果分析.     

Realization of Orthogonal Wavelets Adapted to Fabric Texture for Defect Detection

The wavelet adapted to the fabric texture can be developed from the orthogonal and normal series which are selected randomly by means of Monte Carlo method and optimized by adding certain constraint conditions. Then the fabric image can be decomposed into the subimages by the adaptive wavelet transform and the horizontal and vertical texture information will be perfectly contained in the subimages. Therefore this method can be effectively used for the automatic inspection of the fabric defects.     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

Implementation of Texture Based Image Retrieval Using M-band Wavelet Transform

0　IntroductionItisbecomingwellknownthatsignalandimageprocessingaregettinggreatimprovementsinperfor mancebyusingwaveletbasedmethods.Wavelettheoryhasbeenfoundtobeausefulapproachinsignalandimageprocessing .Theresultsofwavelet basedimageanalysismethodsaresuperiortothoseobtainedbyusingtraditionalapproaches[1 ,2 ] .But 2 bandwaveletanaly sisisnotaveryeffectivemethodforfeatureextractionorpatternrecognition ,forthepartitionofhighfre quentbandsisquitecoarserin 2 bandwaveletdecom position ,whichisnot…