基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中),被认为是非常重要的过程。图像轮廓提 取首先要进行边缘检测,然后提取阶跃结构的边缘,这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独 立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上,并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz 指数知识,它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测,还能根据MAS小波变换后 的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性,提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘,并能有效消除噪声。     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

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.     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

基于小波模极大值多尺度的图像边缘提取

边缘是图像信息的主要内容,而小波变换的多尺度特点能够检测局域突变,是图像边缘检测的优良工具.采用的小波模极大值多尺度边缘提取的基本思想是沿梯度方向,在特定阈值的约束下检测模的极大值点,将不同尺度下的边缘信息通过一定的规则进行综合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法能有效地抑制噪声,可靠识别边缘,提高检测精度等特点,是一种有效提取图像边缘的方法.     

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 .     

小波变换在图像处理中的应用

绝大多数的信号信息由信号中不规则结构或瞬变现象所携带,剧烈变化点通常出现在图像重要结构的边缘,是图像中最重要的点。小波变换兼有图像平滑和提取边缘的双重效果,在论文中将阐述一个多尺度的Canny边缘检测算子相当于搜索信号小波变换的局部极大模值点。     

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

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。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。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。     

多尺度小波边缘检测算法研究

根据采用小波变换提取图像边缘的多尺度特性,对小波多尺度间的相关性进行了分析,提出多尺度小波变换相关算子,分析了相关算子的滤波特性,利用相关算子对图像的多尺度边缘信息进行了优化。既保留了图像中重要的细节边缘信息,又剔除大量的冗余边缘和虚假边缘,有效地提取出了图像的特征边缘。     

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。     

基于边缘链长度的边缘检测方法

在小波图像边缘检测过程中,算法通常是用一个阈值将弱边缘去掉,将奇异性较大的边缘保留。用双阈值取代单阈值可以更好的改善边缘的效果。但双阈值在边缘检测中不好平衡阈值选取中噪声和有效边缘的矛盾,在阈值选取中为了减少噪声的干扰,一些奇异性较弱而长度较长的边缘也被滤掉了,在实际问题中影响了边缘图像的效果。针对这一问题在双阈值算法的基础上得到了基于边缘链长度的边缘检测方法,得到了更好的边缘效果。     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

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。     

一维小波变换刻画和检测一类图像函数边缘曲线的奇性

对于图像中有边缘曲线,沿着该曲线函数f是Lipschitz指数α的,获得函数f的Lipschitz正则性与小波变换沿尺度的渐近衰减性相关联,该衰减由小波变换模的值控制,进而获得一维小波变换刻画图像边缘曲线的奇性的公式并给出例子.     

基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

基于小波变换的图像增强算法

根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,对图像小波变换得到不同分辨率下表征图像低频及高频信息的小波系数,对小波系数单支重构,对各分辨率下低频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像低频轮廓;对各分辨率下高频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像边缘。实验结果表明:算法具有很高的灵活度,既可以实现对图像轮廓的增强,也可以实现对图像边缘的增强。     

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。     

一种基于小波变换的医学断层图像插值方法

图像插值技术是图像三维重建的关键技术。为了满足灰度和形状同时插值的要求,提出了一种断层图像插值方法,其技术特点是通过小波变换得到图像边缘小波系数强度插值,然后采用一种寻找匹配点的方法对由小波变换得到的低频子图进行灰度插值,最后将所得到的新的高频小波子图和低频子图形成新的插值序列,并利用小波逆变换得到新的插值图像。实验结果表明,所得到的插值图像不仅在形状上更接近于自然状态,在灰度也满足了医学图像插值的要求。