一种基于小波和Hough变换的仿射不变性商标检索

提出了一种基于小波和Hough变换的仿射不变性商标检索方法.根据商标图像色彩单调、纹理简单的特点,首先对商标图像进行二值化处理并做Hough变换;然后,对经Hough变换的商标图像信息进行规范化处理,使其对应的小波变换具有仿射不变性,并用Mexican Hat小波对规范化后Hough变换信息进行奇异点分析.最后根据奇异点的信息进行商标检索.实验结果表明,该方法在检索效率和检索准确率上均高于现在应用较多的仿射不变矩算法.     

基于SUSAN算法的分层快速角点检测

分析了SUSAN算法在角点检测中运算速度较慢的原因，并提出基于SUSAN算法的分层快速角点检测算法、该算法根据图像中像素周围图像灰度的相似性和角点的特性，引入提升小波变换理论，采用由粗到细的分层策略，首先对图像进行提升小波变换，找到角点的粗略位置，再用SUSAN算法进行精细查找，准确定位角点．实验结果表明，该算法可较大幅度地提高运算速度，节省运算时间、     

基于提升小波和动态两阈值分块角点检测算法

为了更有效地检测高频图像,提出了基于提升小波和动态两阈值分块的角点检测算法。该算法根据图像中像素点周围像素灰度的相似性和角点的特性,引入提升小波变换理论,首先对图像进行提升小波变换,得到图像的高频区域;再对高频图像进行分块,对每个图像块分别采用动态两阈值算法对角点进行准确定位。实验结果表明:该算法可以较大地提高运算速度,并能够实现角点的准确定位。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法采检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Par...     

用小波锥分解提取旋转和尺度不变特征

利用极坐标下Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的模所具有的旋转不变性以及Ｍｅｌｌｉｎ变换的模所具有的尺度不变性，经过小波锥分解，提取其高层低频分量作为特征进行模式识别，对于０～９的十个不同旋转角和尺度大小的１６０幅图像都能正确的进行识别。     

小波变换在机械故障信号检测中的应用

小波变换由于具有良好的时频局部特性，能够反映信号在局部范围内的特征，是机械故障诊断中信号突变点检测的有力工具。文中阐述了小波变换用于机械振动信号的突变点检测以发现机械故障的方法，根据对振动信号小波变换的系数模极值点来定位突变点，检测机械故障。实例仿真表明，该方法可以发现故障机械振动信号带有的奇异性，实现机械的故障诊断。     

基于小变换的2D形状分析

提出一种以小波变换为基础，可以对2D形状进行旋转对称性检测、边级轮廓的角点位置确定，并使方向规划化的分析方法，该方法的特点是：方便、准确、适合于多分辨率分析和噪声图象分析。     

基于ORB和 GroupSAC复杂场景视频图像的快速角点检测

针对传统的角点检测在复杂场景视频图像中角点检测的准确率不高、实时性差的问题,提出了基于ORB特征提取和GroupSAC的快速角点检测算法。首先在O-FAST中加入图像金字塔对图像进行角点检测,保证了视频图像角点检测的尺度不变性,然后利用灰度质心对求得的主方向进行BRIEF特征提取,保证了视频角点检测的旋转不变性。最后利用基于混合二项式模型的GroupSAC算法去除误差点,提高了角点检测的准确率。实验证明,在复杂场景视频图像中,如在光照变化、尺度变化、旋转变化以及遮挡图像的情况下,该方法具有较高的准确性、较低的时间复杂度和较强的鲁棒性,实现了对复杂场景视频图像的快速角点检测。     

基于小波变换的医学图像插值研究

提出了新的预测高频细节的方法,并能有效地结合多小波实现任意整数倍的图像超分辨率.实验结果表明新的基于小波分析的图像插值方法能够有效地保持图像的边缘特征,达到更好的视觉效果.     

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.     

三维测量中基于脊波变换的图像预处理及拐点检测

图像预处理及拐点检测研究是基于计算机技术三维测量研究的重要内容之一。提出基于傅立叶变换去模糊并结合有限离散脊波变换实现去噪的图像预处理方法,并在此基础上利用拐角测度法实现拐点检测。通过仿真实验把建议的算法同常用预处理后的典型检测算法作深入的比较研究,结果表明该算法具有较高的鲁棒性、较小的误判宰以及丢失率等优点。     

一种基于边缘检测的图像融合新方法

提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵、均方根误差、峰值信噪比和互信息等客观评价标准进行评价,结果表明,基于边缘检测的图像融合方法融合效果较好,对于模糊部分不同的源图像进行融合具有一定的通用性.     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

二维图像小波分析的滤波器设计

滤波器的设计是实现二维图像小波分析的关键。在研究图像信号特征和一维小波变换理论的基础上，根据图像信号邻近像素的相关性提出了一种准对称边界延拓方法，用一维小波变换实现了二维离散小波变换，同时，在理论上证明了行的反向数据流的离散小波变换也是反向的，离散细节信号除反向外并改变符号的性质，并利用双正交滤波器的对称性建立了一种实现二维离散小波变换的滤波器结构，实现证明此方法有较好的图像重构性和信噪比。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解与重构过程．讨论了在Matlab语言环境下实现图像压缩的基本方法,并对小波变换用于图像压缩时小波基的选取所要考虑的因素进行了分析．从工程和实验两个方面较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用．实验结果表明：小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比,具有很高的使用价值．     

基于形状图像检索系统的设计与实现

基于形状特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要的组成部分.本文介绍了小波变换应用于图像边缘检测的基本原理,并利用二次样条小波变换和Hu不变矩算法建立图像检索系统.实验结果表明,本系统具有较好的检索性能.     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法。本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征。