基于小波提升变换的边缘检测及应用

在分析了小波提升格式的基础上,提出了基于小波提升变换的图像边缘检测新算法.首先,通过小波提升分解获得水平、垂直、对角线细节子图和近似子图.然后,根据子图特性分别采用不同的算子进行边缘检测.最后,利用小波逆变换重构图像.通过在交通车流量检测的实验表明了该方法有效性.     

基于Haar小波的图像变换方法的研究

系统地介绍了基于快速滤波器组卷积算法的第一代小波和基于提升方案的第二代小波。通过对图像先行后列分离,结合惰性滤波器进行奇偶分割,由欧几里得算法求出预测算子和更新算子,实现了由此提升方案构造的Haar小波1级图像分解。实验结果表明提升方案构造的Haar小波实现起来相当容易,简化了很多复杂的计算过程,其本身的诸多特点更便于在实际中应用,且在变换后的效果上,与第一代基本无差异。     

基于提升方案和浮动阈值的含噪图像边缘检测

分析了传统图像边缘检测算法。在激光探测系统中，微弱的回波图像淹没在强背景噪声中，为更好地检测这类含噪图像的边缘信息，首先应用特征方向非线性中值滤波技术，滤去高斯噪声；其次，选择(3,1)双正交样条小波作为原始小波滤波器，采用提升方案构造最优双正交小波滤波器，应用构造的双正交小波进行多尺度小波边缘检测；同时，通过定义浮动阈值，并应用于图像边缘检测，较准确地定位了边缘位置。仿真结果表明，该算法应用于图像边缘检测，检测速度较快，检测效果较好。     

小波提升变换边缘检测算法的DSP实现

提出了基于小波提升变换的改进图像边缘检测算法的DSP实现过程。本算法对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取;基于高速DSP的实现克服了传统小波变换存在的问题,很好地满足了实时性要求。实验结果表明,该方法具有运算速度快、能有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘检测实现方式。     

基于多尺度小波纹理分析的边缘检测

本文研究了第二代小波在边缘检测中的方法。基于多尺度小波纹理分析的边缘检测,有效地弥补了传统边缘检测算法的不足,在有效地抑制噪声影响的同时,提高了其边缘定位精度,并通过实例得以证明。     

几种三层小波提升方案及其在图像压缩中的应用

1 引言小波理论在图像压缩中已有成功的应用。在小波压缩系统中,有两个因素是至关重要的:一是小波滤波器,二是压缩编码算法。随着小波变换进入JPEG2000,与小波变换相配套的零树编码算法写进MPEG-4,小波理论在图像压缩中也占有越来越重要的地位。基于提升算法的第二代小波变换也日益受到研究者的广泛关注。与第一代小波变换相比,提升算法具有快速、高效的优点,并且提升滤波器的设计可直接在空域中完成。第一代小波变换可通过因数分解转换为提升方案,例如著名的Cohen和     

基于自适应提升方案的图像边缘检测

图像边缘是由于灰度的不连续所致,是图像信息的一个最基本特征,也是图像处理中探讨的热点问题之一.分析传统的图像边缘检测算法及其存在的问题.通过采用自适应提升小波分析,根据处理图像信息的局部特征自适应地调整预测滤波器和更新滤波器,从而实现与处理信息的准确匹配;同时,改进了小波边缘检测算子,实现了一种适用于自适应提升小波分析的图像边缘检测的算法,并将此算法应用于医学图像的边缘检测.仿真结果表明,该算法比传统的图像边缘检测算法效果更优.     

融合提升小波和形态学熵权的医学图像边缘检测

为了提高医学图像边缘检测定位的精度,结合基于小波变换和数学形态学边缘检测算法的优点,提出一种融合提升小波和多尺度形态学熵权边缘检测算法。首先应用提升小波边缘检测算法提取边缘,再由多尺度形态学算子进行边缘检测,依据各尺度下边缘图像的信息熵确定权值进而求和得到边缘图像,最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法融合规则简单,边缘精度高并且定位准确,是一种有效的图像边缘检测算法。     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于冗余提升不可分离小波的图像边缘检测方法

根据“五株排列”的不可分离小波构造方法,把基于矩形栅格的数字图像进行冗余提升,从而构造了“最大-提升”小波,由此提出了图像边缘检测的新方法,并将其与传统的B样条小波边缘检测方法进行比较,通过数据试验证明了新方法的优越性。     

一种基于提升方案的边缘检测方法

提升方案是构造双正交小波的新方法，本文把这种提升的思想用于图象边缘提取上，提出了一种基于提升方案的边缘检测算法；最后，通过仿真验证了该算法的有效性和快速性。     

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。     

基于提升小波变换的火灾图像识别

基于提升算法的小波变换具有算法简单、运算速度快、占用存储空间小的特点。针对火灾图像实时性强、火焰边缘含有大量火灾特征信息等特点,结合图像处理技术和小波分析理论,提出基于提升小波变换的火灾图像识别方法。运用小波提升算法提取视频帧图像的边缘。通过火焰面积判据和火焰尖角判据识别是否有火灾发生,实验证明基于提升小波变换的火灾图像识别方法准确性高,实时性强。     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...     

基于小波分析的边缘检测技术研究

边缘检测是图像检索的关键技术之一。边缘检测方法比较多,但这些算法各有自己的特点和特定的应用领域。现在提出一种新的边缘检测算法,该算法以小波分析为基础,通过对原始图像进行小波变换实现边缘检测,具有良好的检测效果。