基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于FPGA的图像边缘检测算法设计

通过研究Sobel原理和算法,在FPGA内部用流水线的方式来实现数据的具体提取、计算和存储,最终实现了对任意Bmp格式图像的边缘检测图像的计算和提取,并显示出来,证实Sobel算法有比较好的边缘检测效果,而且采用流水线的技术,可以有效提高数据计算的效率,实现了一个时钟周期就输出一个像素图像的导数值。     

基于像素灰度关联的边缘检测

在量子理论的启发下,提出将归一化的数字图像看作是一个多维量子系统,利用邻域像素的叠加态结构建立了像素灰度的相干性空间,通过叠加态结构运算取代传统的模板操作,从而实现数字图像的边缘检测.仿真试验结果表明,所提出方法相比传统的Sobel算法检测出来的边缘细节更为丰富,轮廓更为清晰,并且对噪声具有更好的抑制作用.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

图像块状瑕疵消除及边缘作用的分析

块状瑕疵是基于离散余弦变换的图像压缩常见问题之一,会造成图像质量的明显退化. 文中提出一种新的块状瑕疵消除（解块滤波）方法. 通过对近期解块滤波中边缘图提取方法及其作用的分析,引入压缩数据块的类型判断标准进行分划并提取边缘图,采用自适应复合方法消除图像中块状瑕疵. 所有的计算都在压缩域中进行,因此对原始数据的压缩特性没有任何影响. 实验结果表明,与现有其他方法相比,该方法覆盖范围广,输出稳定,处理后图像视觉效果好.     

边缘检测算子LiDAR河流数据提取的研究

由于LiDAR数据具有离散、不连续的特点,在空间上并没有明确的函数关系,现有的LiDAR数据地形地物的提取算法存在依赖辅助数据和算法只针对建筑物等明显地物提取的问题。河流的数据存在形状不规则、边缘不明显的特征,自然形成的原因导致其坡度信息多变,常见的数据提取算法难以解决这类问题,Robert边缘检测算子对边缘信息更为敏感,实验证明,与Sobel和Prewitt算子对比,Robert算子更适用于提取较高精度河流地物边缘并且有较好的精确性和适用性,可获得较高精度作为准确的目标信息。     

基于B样条修匀公式的边缘检测的改进方法

边缘检测是图像分割中的一个重要部分．本文依据B样条修匀公式的图像边缘检测的基本思想，但又因为用B样条函数光滑后的图像对原始图像的逼近性并不十分精确，即它们的误差图像中残留着一些可能造成检测到的边缘线不连续或有用特征可能检测不到的边缘信息，为减少残量误差，本文对图像原型值采取盈亏修正，然后再对修正的图像使用B样条修匀公式做全息光滑曲面，重新得到的曲面改进了逼近性，同时还具有足够的光滑性和良好的保凸性．     

粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明：改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。     

基于小波变换的图像融合算法研究

针对可见光和红外热像仪各自的成像特性,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法,将配准完成的电视图像和红外图像分别进行小波分解,得到低频图像和高频图像。采用不同的规则分别对低频图像和高频图像进行融合,并进行小波逆变换,得到最终的融合图像。最后采用实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法明显优于传统小波变换算法。     

应用启发式边缘生长的遥感影像分割

基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点：边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点：自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果.     

一种基于小波变换的静止图像编码方法

通过对小波函数、Mallat多分辨分析等小波变换的有关概念和理论的介绍,以及对矢量量化方法的分析,提出了一种基于小波变换和矢量量化的图像编码方法,并在计算机上模拟实验,得到较好的重建效果。     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

基于简化Mumford-Shah模型的活动轮廓边缘检测模型

在Chan-Vese活动轮廓模型(C-V法)的基础上,提出了一种新的边缘检测模型.在该模型中,图像被定义为两个同质区域的组合,图像边缘检测问题转化为基于Mumford-Shah泛函的能量函数最小化问题.本文在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,通过调节该项的权重因子,可以得到基于不同灰度强度的图像边缘图.该方法采用了水平集数值技术,因此活动轮廓具备了拓扑变化的能力,并能克服C-V模型检测不出离灰度均值较远的边缘的问题,实验表明了其有效性.