基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

基于Gabor变换的雷达图像滤汉及无监督分割

提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的多尺度、多方向的ＳＡＲ图像去除斑点噪声及纹理分割算法，根据ＳＡＲ图像的特点设计一组Ｇａｂｏｒ滤波器，对ＳＡＲ图像进行二维Ｇａｂｏｒ变换，得到一组滤汉后多分辩率，多方向的图像、通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平均滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像，给出对ＳＡＲ图像进行纹理分割的满意实     

改进的基于小波变换SAR图像去噪方法的性能评价

文章从两个方面研究了改进的基于小波变换的SAR图像去噪方法的性能,与常用的几种滤波方法进行对比;并考察该算法在抑制相干斑点噪声的同时保持图像的边缘等细节信息的性能;结果表明,该算法在有效滤除SAR图像斑点噪声的同时,有更强的图像细节信息保持能力。     

多媒体资源库中图像去噪处理技术研究

针对多媒体资源库中图像斑点噪声产生的原因,本文提出一种新的斑点噪声抑制算法:将小波提升方案与Directionlet变换相结合,利用改进的小波软阈值算法对图像变换域进行局部去噪。仿真实验表明,该算法能够有效去除斑点噪声,较完整地保持图像中的边缘和理纹细节信息,取得了良好的视觉效果。     

基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

基于方向小波变换的边缘检测

定义了一种方向小波变换，并将其用于图像边缘检测．建立了它与Canny边缘检测子的关系．基于此提出的新的边缘检测方法，不仅可以有效地检测出图像的边缘，而且也可检测图像中某一方向的边缘．实验结果表明，新的边缘检测算法具有能检测方向性边缘、算法简单、计算量小、效果佳等优点．     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

数字图像处理技术在指针式仪表读数系统中的应用

阐述了基于图像处理技术的指针式仪表自动读数系统的结构和工作原理，分析了采用Matrox MeteorⅡ图像采集卡应用软件系统的开发特点．在图像处理方法上，比较了Canny算法和Morlet小波基函数的小波变换算法对图像边缘检测的效果．结果表明，采用小波变换检测边缘，提高了检测精度，满足了实际应用的需求．     

图像压缩算法消除数据冗余问题分析

对当前几种典型图像变换及编码算法在消除图像冗余的效果方面进行了比较分析。通过对原始图像变换和拼贴,构造了重复、对称、旋转、插值4种形式的冗余图像,然后用几种典型的变换算法和压缩算法对图像进行处理,实验结果显示当前几种图像变换及编码算法均无法同时消除本文提到的4种形式的冗余。本文的结果为进一步改进图像压缩算法提供了一个有益的参考。     

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．     

基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出了一种基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法．该算法将源图像分解至Contourlet变换域，在不同尺度、不同方向的子带中结合区域特性进行图像融合，低频和高频子带中分别采用区域方差和区域能量作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像．实验结果表明，所提出的算法能够更好地提取原始图像特征，融合后的图像具有更好的主观视觉效果，与经典的梯度金字塔算法和小波变换算法相比，新算法的均方误差最大值仅为前二者的34．8％和42．6％．     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数,在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正,显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据,通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明,所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声,同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

一种新的模糊对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊集合理论的图像模糊对比度增强算法．首先将图像从灰度域变换到模糊域;在预先设定图像空间像素模糊隶属度基础上引入了模糊对比度概念,而后在模糊域对模糊对比度进行非线性变换,得到增强后的模糊隶属度,最后将图像从模糊域变换到灰度域．由算法分析可知,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强,图像的层次更加分明．通过对几例图像增强对比实验结果的分析,表明该算法是有效的．     

基于小波变换的低频数字水印嵌入算法

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法．二值水印首先经过Arnold变换后再嵌入在原始图像的低频部分，仍能保持良好的视觉效果，进一步证明了低频部分不是水印的禁区．实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波等攻击的能力．     

基于自适应3D－Hough变换方法估计三维物体的位置参数

本文提出一种基于３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ变换检测深度信息图像中平面特征及估计三维物体位置参数的新算法．利用３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ参数空间中位移和旋转相分离的特征，多层次地估计物体的位置参数．因为该算法直接从输入的深度信息图像获得几何特征，所以该算法具有较好的鲁棒性．     

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.     

方向小波在图象边缘提取中的应用

作者提出了一种基于方向小波变换的边缘检测新算法。比较了方向小波变换和传统小波变换在图像边缘检测中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向，纹理特征，因而更能反映图像的边缘信息。经计算机仿真，效果十分良好。