基于小波变换和微分算子的图像边缘检测

本文提出了一种检测彩色图像边缘的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝三基色图像,然后利用小波变换对三基色图像分别进行多尺度的分解,提取其低频系数,用微分算子检测其图像边缘,最后利用多通道信息融合的办法将三基色的图像边缘融合在一起。通过一个实验说明了该方法的有效性。     

小波包变换在图像边缘检测中的应用

简要介绍小波包变换的基本原理,给出基于小波包变换的图像边缘检测方法.用MATLAB仿真实验结果表明该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确.     

基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.     

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。     

小波变换在图像边缘检测中的应用

提出将小波变换应用于图像边缘检测的具体算法原理,将其应用于图像边缘检测具有定位精度高、去噪效果好的优点,仿真结果表明了此方法的正确性和有效性。     

基于DSP的小波边缘检测研究

借助于TI公司的TMS320VC5416图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台,利用CCS开发环境来构建应用程序优化;实现小波多尺度方法来提取边缘,实时得到一系列连续帧的边缘图像。实验结果表明,该方法较好地提高了图像边缘检测的运算速度,满足了实时性要求;能有效地抑制噪声对图像边缘检测的影响,保留了图像边缘细节。     

基于小波域图像融合的边缘检测算法研究

针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。     

一种基于小波变换的改进 Normalshrink 自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进 Normalshrink 自适应阈值去噪算法,通过 3 次 B 样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进 Normalshrink 自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的 Candy 算子和传统的 Normalshrink 自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约 5db。     

基于过零检测的子波变换图像边缘检测

以基于过零检测的子波变换方法,对２５６×１５６×ｂｉｔｓ／像素Ｌｅｎａ图像进行边缘提取,得到不同尺度下的边缘。结果表明,此法能有效提取边缘,既保留了子波变换进行边缘提取的各种优点,又吸收了ＬｏＧ算子进行边缘提取的简洁性,算法更简单,计算效率更高。     

基于小波变换的图像降噪

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

一种改进的基于小波变换的语音基频检测

传统的小波变换基频检测通过比较相邻尺度上的小波系数极值点来进行检测．该方法往往存在着伪极值点的误判,降低了检测的精确度,而且增加了运算量．针对小波系数的伪极值点误判情况做了分析,进行了最佳尺度的判定,以及极值点搜索方法的改进,提出了一种基于最佳尺度的小波变换基频检测算法,提高了算法的实时性和准确性,并通过实验证明了该算法的有效性．     

基于改进Ganny算子的SAR图像边缘检测

Canny算子法是边缘检测的重要方法之一。本文从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数对Canny算子进行了改进,扩展了Canny算子在SAR图像边缘检测中的应用。仿真结果表明该算法提取的边缘丰富,同时又抑制了噪声。     

一种基于离散小波变换的数字水印技术

提出了在一种离散小波变换域内实现图像水印的方法。这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图像及水印图像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的频段来嵌入水印信息。该方法也利用了人眼视觉特性,算法简单而有效。实验证明,该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对常见的水印攻击都有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小坡变换的图像增强算法.利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强.在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法.     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于MATLAB环境下的小波图像去噪

图像消噪是信号处理中的一个经典问题,传统的消噪方法多采用平均或线性方法进行,但是其消噪效果不好,随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像消噪领域受到越来越多的关注,文章将以MATLAB为平台介绍以小波变换去除图像噪声的基本方法,并且在MATLAB中分析和验证滤波效果。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的融合算法。此算法简单易行,既保留了图像的边缘特性和多聚焦图像的对比度特性,又有效地对两幅多聚焦的图像进行了融合。通过实验及结果分析,对这些方法保留图像的边缘特征和对比度特性进行了对比,得出了有益的结果。