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．     

基于小波变换和模糊算法医学图像边缘检测算法

在医学图像三维显示技术中，需要得到单像素级的清晰轮廓线。为了适应这种需求，提出了一种边缘检测算法。它基于Mallat小波模极大值边缘检测方法，同时应用模糊算法构造相应的隶属函数，再对得到的极大值进行进一步筛选，最终可以得到单像素级的边缘。实验结果证明了该算法的可行性。     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

基于小波的图像边缘检测算法研究

图像的边缘检测是对图像进行进一步处理和识别的基础,虽然图像边缘产生的原因不同,但反映在图像的组成基元上,它们都是图像上灰度的不连续点或灰度剧烈变化的地方,这就意味着图像的边缘就是信号的高频部分。因此所有的边缘检测方法都是检测信号的高频部分。但在实际图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题。提出一种利用小波把图像分解成近似部分和细节部分,近似部分是原图像对高频部分进行滤波所得的近似表示。经滤波后近似部分去除了高频分量,因此能够检测到原图像所检测不到的边缘。     

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。     

基于小波变换的X-射线图像边缘检测

讨论了小波变换在图像边缘检测中的应用，并且根据X－射线图像的特点，利用三次样条二进小波，采用Mallat快速算法进行小波分解，成功的检测出了X－射线图像的边缘。     

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。     

基于图像边缘检测算法的研究

近年来,小波分析已成为工程学科中迅速发展起来的一个新领域,小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且对于高频成分采用逐步精细的时域或频域取样步长,可以聚焦到对象的任意细节.介绍了边缘检测的经典算子和小波边缘检测的方法,用Matlab实现后对各种算法进行比较,并分析了各种算法的优劣,单从效果而言,基于小波的算法较好.     

基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法

利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。     

基于多尺度多结构元素的数学形态学边缘检测

针对传统方法在边缘检测中遇到的问题,分析了结构元素的选取,提出了一种基于多尺度多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法,并将其应用于含有噪声的数字图像.结果表明,算法在滤除噪声的同时,能够取得较好的边缘检测效果.     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

基于分数阶样条小波与IHS变换的图像融合

该文提出用分数阶样条小波和Intensity-Hue-Saturation（IHS）变换结合的方法进行高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像的融合。分数阶样条小波由于具有良好的分数阶逼近性能，在分解图像时可得到更多的细节，而IHS变换在处理图像时会扭曲光谱特性，通过两者的结合，可得到高分辨率、多光谱图像。将该方法和传统‘Daubechies3’小波与IHS变换相结合的方法比较，实验结果证明了分数阶样条小波更多地保留了高分辨率图像的空间特性和低分辨率图像的光谱特性。     

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

一种改进的基于小波的自适用图像编码方法

基于零树小波算法提出了一种新的图像编码方法——改进的自适应算术编码．将图像进行零树小波编码后的小波系数符号流采用改进的自适用算术编码方法进行二次编码．实验结果表明该算法编码效率高于传统的嵌入零树小波算法．     

基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小波变换的图像增强算法。利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强。在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法。     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

基于小波变换的图像压缩改进方法及其应用

小波提升格式是一种新的双正交小波构造方法,能够有效地减少小波变换的运行时间.嵌入式零树小波(EZW)编码算法利用小波变换后的数据分布特性,能够实现图像的渐进传输,是最有效的小波编码方法之一.由于EZW算法对低频数据和高频数据采用同样的方法进行编码,使得在压缩率较高的情况下低频数据损失较大.因而降低了复原图像的质量.EZW算法同时还不同程度地存在着空间和时间复杂度过高的问题.针对这两个问题,进行了3个方面的改进:首先,将低频数据调整到[0,255]之间后直接存储;其次,通过设置标记矩阵记录编码位置,以此取代主表和副表,并对每一个重要系数同时进行主扫描和副扫描;最后,对高频数据,将副扫描中重要系数的精度提高一个比特.将整数提升格式的小波变换算法和改进EZW编码相结合.并应用于一个实际的机械臂远程控制系统中,结果显示,新算法的实验结果与原系统中基于DCT图像压缩方法的结果相比,前者在恢复图像质量和运行时间上都显示出优越性.