基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

基于小波变换的医学影像图像阈值分割实现设计

探讨了基于小波变换算法的数学模型,对医学影像图像的阈值分割进行了实现设计研究,进一步对分割方法的处理结果进行了仿真实验,结果表明利用小波阈值算法对医学影像图像分割效果较好,便于实现.     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

基于小波变换的合成孔径雷达图像增强

通过对SAR图像的特征分析,采用小波分析方法,对图像做小波变换,提取各层小波分解系数,对各系数做衰减或增强处理,最后重构出清晰图像。该方法既增强了图像对比度、又不损失细节信息,为进一步分析和发展遥感领域的研究奠定了坚实的基础。     

基于小波变换的分开——合并图像分割

小波变换具有良好的“时间－频率”局部化特性及多尺度变焦距特性,对于二维图像蝗小波变换,其梯度模值提供了图像的边缘信息,在大尺度时,图像边缘稳定,但存在有 移,小尺度时,边缘定位精确,但易受噪声影响,噪声和边缘都具有较高的空间频率,噪声的能量小,在大尺度下,其小波变换系数值小,边缘的能量大,在大尺度变换下,其小波变换系数值大,由多尺度小波变换系数的变化情况,估计边缘的类型,采用多尺度小波变换系数作为     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于小波域MRF模型的SAR图像分割

针对存在严重斑点噪声的合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出了一种基于小波域马尔科夫随机场(MRF)模型的算法.该算法综合利用了隐含马尔科夫树的相关邻域信息和图像的多分辨率描述的信息,将期望最大化用于先验概率分布参数的估计,采用最大后验准则来进行图像的分割.通过对SAR图像的分割实验表明,该算法可有效去除斑点噪声的影响,并能在准确分割目标的同时保留目标的细节信息.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

基于小波变换和形态学的图像分割方法

提出一种基于小波变换的分水岭图像分割方法。首先,源图像进行形态学开闭重建滤波,然后将滤波后的图像进行小波分解,在小波分解顶层的低频概貌图像中用分水岭分割算法将图像分割成若干个小区域,根据一定的区域合并准则进行区域合并,获得初始分割图像,最后将初始分割图像投影到全分辨率图像上,得到最终的分割图像。该方法有效地解决了传统分水岭算法对噪声敏感和过分割问题,并提高了计算速度。     

基于小波变换的卫星遥感图像融合与分割

近年来针对卫星云图的分析成为研究人员进行天气预报及判断大气走势的重要途径.卫星云图本身是包含着众多数据的数据源之一,是探测地表-大气系统的可靠依据.本文利用卫星云图的云层信息和水汽图的水汽信息,采用小波变换的方式对二者图像进行融合处理,使得一幅图像中既包含云层信息也包含水汽信息,并且在融合之后的基础上进行图像分割,实现云层、陆地、海洋的分离,便于下一步对特征提取的研究.     

基于小波变换和升高变换的IC图像纹理分割算法

引入二值图像的升高变换,并结合小波变换提出一种IC图像纹理分割算法．在纹理分割过程中,首先对IC图像进行小波分解并对二值化后的近视部分进行升高变换,然后利用原图像信息识别出不同纹理,分割出不同区域．实验表明,该算法快速、高效,具有很好的实用性．     

基于小波变换的信号去噪处理

小波变换是信号处理中一个十分有用的数学工具。基于小波分析理论,本文采用软阈值法滤除与有用信号频率相近的噪声信号,取得了很好的滤波效果。并通过实时数字仿真系统验证了这种方法的有效性。     

一种基于小波变换的文本图像阈值法分割

用Haar小波分解图像,并基于LH和HL高频带Haar小波系数的统计分布规律将文本图像分割为文字、画面和背景．实验结果表明方法分割有效．     

基于小波变换的分开-合并图像分割

小波变换具有良好的“时间—频率”局部化特性及多尺度变焦距特性对于二维图象的小波变换,其梯度模值提供了图像的边缘信息在大尺度时,图像边缘稳定,但存在有位移小尺度时,边缘定位精确,但易受噪声影响噪声和边缘都具有较高的空间频率噪声的能量小,在大尺度下,其小波变换系数值小边缘的能量大,在大尺度变换下,其小波变换系数值大由多尺度小波变换系数的变化情况,估计边缘的类型采用多尺度小波变换系数作为四分树结构的分开—合并法图像分割的一致性度量从而在大的图像块中,去除噪声的影响,在小的图像块中,以小波变换的局部极大值精确定位边缘,根据边缘信息进行分开—合并法图像分割实验表明,算法得到满意的结果     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

基于小波变换的图像振铃效应去除方法

采用小流变换及自适应阈值方法对有振铃效应的图像进行处理，实验结果表明该方法可实时完成对图像的有效处理，并对采用模糊方法处理图像进行了讨论。     

二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

基于小波变换与块分割的多聚焦图像融合

 提出了1种新的多聚焦图像融合方法.首先,对2幅源图像采用小波变换的方法进行图像融合,得到初始的融合图像;其次,针对多聚焦图像的特点,采用块区域局部小波空间频率将图像划分为3部分:聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者的交界区域.对于聚焦清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;对于边界区域,则选取小波融合的图像块区域.实验对比结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法,并消除了块效应.     

基于小波与神经网络的图像分割

图像分割是图像处理的一个经典难题,分割方法也有很多种,但没有一种是万能的方法,都很难在分割效率和分割精度上达到平衡.随着小波分析理论和人工神经丹络在图像处理中的广泛应用,基于小波与人工神经网络相结合的图像分割方法可以更快、更好的分割图像.