基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法.首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法。首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法。     

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。     

基于多尺度小波算子的图象边缘检测

分析了传统的图像边缘检测算法及其存在的问题，论述了基于多尺度的小波分析进行边缘检测的算法，并以实例说明基于小波分析得图像边缘检测算子效果更优。     

基于尺度间梯度方向的多尺度边缘融合

在分析了传统的多尺度边缘融合方法存在的角点漏检和大尺度边缘信息丢失等问题的基础上,提出了一种新的基于相邻尺度间梯度方向的多尺度边缘融合方法.该方法充分利用相邻尺度间对应边缘点梯度方向相近这一特点,在没有增加其它辅助方法的前提下,只是通过改变多尺度边缘融合的依据和条件,即可改善边缘检测的最终效果,在保持算法简单性的同时,相比于传统方法有更好的弱边缘检出率、角点检出率、抗噪能力和更高的算法效率,仿真研究也证明了该融合方法的有效性.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

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.     

板带钢表面缺陷检测系统的多尺度边缘检测算法

针对冷轧带钢表面缺陷在在线检测过程中,无法准确地检测到图像中缺陷的边缘问题,提出了一种基于小波变换模极大值的板带钢表面缺陷多尺度边缘检测算法.该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上板带钢表面缺陷的边缘提取.实验结果表明该方法对伪缺陷边缘的去除有很好的效果,同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,具有更好的边缘检测性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像自动分割、缺陷识别等奠定了基础.     

基于小波变换的轮胎多尺度边缘检测

本文提出了基于小波变换的轮胎多尺度边缘检测的方法。将小波变换用于图像多尺度边缘检测,根据轮胎的图像特点,为了提高图像边缘检测的精度,对小波滤波器系数进行了分析,为了得到较好的边缘检测效果,对尺度进行了确定。     

子波变换多尺度能量相关的边缘提取

针对边缘检测中抗噪能力和精确局域化的矛盾，根据信号和噪声子波变换在多尺度间的相关性不同，提出了多尺度不同方向子波变换的能量相关的边缘提取方法。首先增强了图像的垂直和水平边缘分量，再求合成图像的模量极大值，在有效地抑制噪声的前提下，保持了边缘检测的精确局域人，     

信号时频表示的一种方法

描述了一种带相位因子的时频分析方法。它基于一种可滑动的、尺度可变的高斯窗思想。这种窗的大小与频率有关,并与傅里叶频谱之间有直接对应关系。笔者对这种时频分析方法做了理论分析,并通过实验验证了该方法在时频分析方面的特点。     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

基于小波变换的EGG信号处理

该文简单介绍了胃电图(EGG)以及小波的多分辨率分析原理和方法,并把小波分析运用到胃电图的信号处理中,对去噪、抽取特征参数、简化信息分析作了实验,使EGG在临床诊断中更具实际意义.     

相位谱重构信号的迭代算法中初始值对重构结果的影响

讨论了在相位谱重构信号的迭代算法中,幅度谱初值的不同设置对重构信号的收敛速度产生的不同影响。     

多尺度小波变换在自适应滤波中的应用

分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析，并根据多尺度小波变换的多分辨率特性，提出基于多尺度小波变换的自适应滤波，构造了其仿真模拟图，并对其进行了仿真，通过LMS自适应滤波和多尺度小波变换自适应滤波的信真图对比，表明该方法可行的。     

离散信号的二进小波分解与重构

讨论了由一维二进小波构造的二维二进小波的性质,并应用二维二进小波变换导出二维离散信号的分解和重构。     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大,给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗,达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的,使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标,研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明,当压缩率在30%以内时,基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%,同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时,子空间追踪的误差小于10%,且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

小波变换在吸毒者脉象信号分析中的应用

根据脉象信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者脉象信号的异常信息,并得出区分正常人与吸毒者的初步的判断依据．基于小波变换的脉象信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息．对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行分析,提取出每例信号的尺度谱和该信号的总能量,发现吸毒者脉象信号在特定尺度与时间区域内的尺度谱之和（即尺度-小波能量）和该信号总能量的比值明显高于正常人．以该尺度与时间区域内的尺度-小波能量和该信号总能量之比的百分值作为判断正常人和吸毒者的特征参量,提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数．据此,15例正常人从30例受测者中全部被正确地检测出来,但有两例吸毒病人被误判为正常人．结果表明,该方法是检测海洛因吸毒者脉象信号异常的有效且可行的方法．     

基于DWT的多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法

利用压缩感知理论改善图像重构的质量是目前图像处理技术研究的焦点。通过DWT域对图像每级分解时的每个子带中应用分块采样并结合平滑投影Landweber重构算法,提出一种多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法。比较BCS-SPL和TV以及多尺度GPSR图像处理算法,文中提出的算法使重构的图像质量提高了1～3 dB。