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。     

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。     

基于非下采样轮廓波的图像检索

提出一种基于非下采样轮廓波的图像检索方法.首先对图像进行预处理;然后利用非下采样轮廓波的平移不变特性,将像素点分为强边缘、弱边缘和噪声点三类;最后忽略噪声点,提取强边缘和弱边缘的各个子带的均值和方差等作为特征进行检索.实验结果显示,与轮廓波等方法相比,该方法具有更高的鲁棒性、检索效率更高且特征维数低.     

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．     

用小波变换进行图像的空域滤波——边缘检测与去噪

空域滤波是图像处理的一个重要组成部分，本文提出了用多尺度小波变换局部模最大值进行图像空域滤波的方法，并叙述了该方法在图像、图像压缩编码等方面的可能应用。     

小波变换在医学图像边缘检测中的应用

边缘检测是医学图像处理中的一项基本内容.正确提取医学图像的边缘特征,无论对于描述目标还是解释图像都是十分关键的.由于小波变换具有良好的局部特性和多分辨率的特点,将基于小波变换的边缘检测方法应用于医学图像的边缘提取.实验结果表明,该方法不仅能有效地检测图像边缘,并且对噪声有良好的鲁棒性.     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。     

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。     

基于小波变换的X射线图像边缘检测方法

根据X射线图像本身的特点,利用小波分析将图像的边缘有效分离开来,用canny边缘检测算子提取图像边缘,实验证明它是一种检测X射线图像边缘的有效方法.     

基于多方向小波变换及形态学重构的SAR图像边缘检测

结合小波变换和形态学的优点,针对SAR图像提出了一种改进的边缘检测方法.图像小波分解后,对3个方向的高频子图像分别利用Donoho的软门限阈值去噪,采用不同方向的边缘检测算子进行边缘检测,对低频子图像用形态学的开闭运算去噪后采用腐蚀运算进行边缘检测,利用得到的高、低频边缘子图像进行小波逆变换重构出图像边缘.实验结果表明...