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 .     

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。     

基于小波分析及活动轮廓模型的图像分割方法

利用小波分析方法在不同尺度下提取图像中目标的不同边界细节的特性,将小波模极大值方法应用于目标边缘检测.首先,通过小波变换计算各个尺度下的模值和相角值,求出各个尺度下沿相角方向模的局部极大值点,即为图像边缘轮廓;然后,用基于边缘的活动轮廓模型的水平集方法对目标的边缘进行定位分割.实验表明,改进算法对噪声有很好的鲁棒性.     

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.     

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。     

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.但小波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波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.     

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。     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目的 研究一种新的提取图像边缘特征的方法。方法 依据图象的多分辨率小波分解及其所表现出的多尺度特性、局部化分析特性及方向选择性等特点,通过二进尺度下小波变换局部极大值的检测提取图象边缘特征,结果 利用此方法在计算机上对２５６×２５６×８ｂｉｔｓ／像素的Ｌｅｎａ图像做了边缘提取,得到不同尺度下的连续、光滑、单像素宽的边缘链图象,结论 边缘提取准确,表明这种特征提取方法是有效、可行的。