全息图像轮廓线叠差分析桥梁挠度变形的方法

为通过摄影测量手段方便快速地得到整个试验梁的真实挠度,采用Log边缘提取算子提取图像灰度信息和轮廓线信息,再对试验梁下边缘轮廓线进行叠差分析即可得到主梁全息变形数据。通过与传统位移计测量挠度的方法对比发现表明:采用全息图像轮廓线叠差分析桥梁挠度所得结果满足工程应用精度要求;运用此方法,定期采集桥梁轮廓线信息,可以对桥梁进行长期监测,方便快捷找出桥梁的异常变形。     

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.     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。     

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。     

改进的全方位多尺度牙X线图像边缘检测

在改进的抗噪型边缘检测算子的基础上,结合形态学知识,综合全方位、多尺度的形态学结构元素,通过形态学运算的加权组合,提出一种改进的全方位多尺度牙X线图像边缘检测方法．实验表明,通过改变结构元素和形态尺度的大小,在不同尺度下选取不同的权值,与经典的边缘检测算子相比,该方法在抑制噪声影响的同时,能较好地识别出牙X线图像边缘轮廓．     

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．     

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。     

特征尺度自动选择边缘分割方法

针对复杂边缘错综交织而不易分割的问题，提出了特征尺度自动选择边缘分割方法.该方法通过定义相邻两层离散尺度空间中边缘点最大偏移量，以及分析极值路径的4种演化方式，得到具有实际意义的边缘点特征尺度.根据边缘线尺度直方图和尺度空间边缘连通性，对交织的边缘进行剥离和合并，得到分割的结果.通过在多幅测试图片上的实验表明，根据尺度范围获得的边缘多尺度表达层次清晰分明，并且按照显著性提取的显著边缘较少出现细碎旁枝与实际显著边缘能较好地吻合，证明提出的边缘分割方法切实有效.

     

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.     

一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.     

基于Contourlet和IHS的遥感图像融合

针对目前最新发展的Contourlet变换较小波变换能提供更丰富的方向和形状,有助于捕捉图像中的几何结构,提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换的遥感图像融合方法,首先对多频谱图像进行IHS变换,然后对所得的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,再对得到的低频近似系数和高频细节系数采用一定的融合规则得到一个新的亮度分量,并对其做逆向的IHS变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在保留多频谱图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了融合图像的信息量,并且优于同等条件下的小波变换方法,该方法是有效可行的.     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.     

基于小波模极大值的点焊缺陷边缘检测

基于小波模极大值边缘检测原理，推导出一类具有良好反对称性的无限光滑小波并运用于点焊缺陷的边缘提取。实验表明，该方法能有效地提取缺陷边缘，并能获得较好的效果，从而为小波理论在工业X射线无损检测中的应用作了初步探索。     

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

基于小波分析的进化谱及在故障诊断中的应用

在Priestley提出的基于小波分析进化谱理论基础上，对改进进化谱估计的性能进行了研究。首先，重点分析了小波分解的尺度与信号时变趋势和分辨率之间的关系，并指出了根据信号时变特征和分辨率要求确定合理的小波分解尺度。其次，讨论了权函数对进化谱估计能量泄漏现象的影响，指出了选用Hanning窗等作为权函数可以有效地抑制谱泄漏现象。仿真及在故障诊断中的应用与理论分析的结论一致。根据本文所提出的方法来估计非平稳信号的进化谱可以得到更高精度的结果。     

基于小波纹理分析的隐写分析研究

提出一种基于模型的隐写分析技术．图像的小波子带分解系数纹理可以建模为两参数广义高斯分布．同时采用极大似然方法进行两个参数的估计．分析发现隐写将改变图像的纹理特性,从而可以从子带分布模型参数的变化中判断是否隐藏信息．采用神经网络、支持向量机,回归分析和费歇尔判别分析分别进行比较验证．试验结果表明方法的有效性,同时对各分类器的性能进行了评价．     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

基于小波去噪的改进型Canny边缘检测法

Canny算子边缘检测算法简单,具有很好的边缘检测性能,对于噪声污染小的图像能取得较好的效果.但对于噪声较大的图像,传统Canny算法不能在噪声抑制和边缘检测之间达到好的平衡.将小波去噪引入到Canny算法中,有效的抑制了噪声在边缘检测中的影响,提高了检测精度.     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。