基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.     

基于小波变换的边缘检测

根据Ｍａｌｌａｔ的多尺度边缘检测的思想,实现了多尺度Ｂ样条的边缘检测算法。在检测之首对图像进行自适应平滑处理,在选取小波函数时提出一种更加有有效的小波函数。同时,提出一种简单而有效的检测和边缘点连接的算法,最后,在分解和重建时采用一种基于滤波器系数特征的快速算法。结果表明,该方法比较适合于精确快速边缘检测。     

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%。     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

基于小波变换和图像边缘信息的图像融合研究

本论文提出了一种能保留不同源图像的细节特征的图像融合方法。根据基于小波变换的图像融合框架,多源图像经过几何配准,重采样和精确配准以后,本论文首先对原始图像进行多层小波分解,获取各自的近似低频和细节高频分量,利用边缘匹配原则,得到后选边缘点的图。利用边缘匹配原则,得到后选边缘并对其进行边缘点连接。这样不但得到了重要的边缘点,也几乎全部的去掉了噪声。高频细节分量中边缘点的融合,利用线性加权计算来得到,其它的细节高频分量的小波系数利用常用的融合规则来计算。通过大量的图像融合试验表明,本论文提出的方法较好的对融合了图像的不同源图像的细节特征,较好的取得了理想的试验效果。     

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.     

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。     

基于小波变换的图像融合

本文简要介绍了小波变换在图像融合中的应用及其基本流程。在融合规则中,对于低频系数,采用求平均值的方法;对于高频系数,采用取最大值的方法。以Matlab为工具,对多聚焦的黑白图像进行试验,直观地验证了基于小波变换图像融合的可行性,表明该方法有效地提高了图像的清晰度。     

基于小波变换的齿轮图像边缘检测

在基于计算机视觉技术的齿轮测量中,齿轮图像中的边缘信息是极为有用的,它是进一步进行齿轮图像分割的基础,直接影响到齿轮几何参数测量结果的正确性和可靠性。传统的边缘检测算子大都是基于边缘的灰度不连续性利用梯度局部最大值或二阶导数过零点来检测边缘,容易受噪声干扰。文中采用图像的多尺度小波变换局部模最大值进行边缘检测。检测结果表明,此方法降噪能力强,定位精度高,克服了传统方法的缺点。     

基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法

针对传统的基于小波变换的边缘检测法无法提取低频区域完整连续的边缘,并且会丢弃包含一些重要细节的高频区域,同时受到噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题,提出了一种基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法.在小波域中,对低频子图像采用数学形态学进行边缘检测,对高频子图像先进行小波降噪再采用小波模极大值法进行加权边缘检测,最后采用一定的融合规则对高、低频边缘子图像进行融合.实验结果表明,该方法用于图像边缘提取,不但能有效去除噪声干扰,又能突出边缘细节,边缘定位连续准确.     

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。     

一种基于数据融合和小波变换的图像边缘检测方法

论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法。此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值,对融合图像进行边缘检测。试验结果表明,此方法不仅能有效地抑制噪声,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性。     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换(DWT)的人脸检测与特征定位算法，算法针对人脸的不同特征，选择小波变换相应最有效的频段和分量．运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法，并结合人脸各特征间的几何特征关系，采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围，分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征．该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性，同时具有计算量小、效率高的特点．     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .     

基于小波变换的人脸特征定位

文章在小波分析的基础上,提出了一种在图像的小波分解数据域中实现对称变换的方法,并把这种方法运用于人脸特征的定位,这种方法可以提高人脸特征定位的效率。     

基于小波变换的图像融合系统

本文提出了一种新的图像处理系统。该系统把小波变换和图像融合相结合,从而得到包含更多细节特征的新图像。     

基于小波变换的图像融合技术

概述了图像融合的技术,着重介绍了基于小波变换的图像融合的原理与几种算法,通过主观视觉效果分析与客观统计参数,分析评价了各融合算法的效果,并作了相互比较。     

基于小波变换的最佳融合算法

本文研究了小波域融合模型，为实现图像的最大融合，用最小二乘原理得到了与图像有关的置乱变换，提高了算法的融合度.将融合因子与置乱操作所用矩阵及迭代次数作为密钥，增加算法的安全性.实验证明该算法使图像的融合因子得到较大提高，增强了隐藏图像的抗攻击能力，可广泛应用于电子图像产品和数字图书馆的版权保护.