基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

小波分解法在钨极氩弧焊熔池面形重建中的应用

为了解决傅里叶变换轮廓术重建熔池三维面形遇到的频谱混叠困难,研究了二维小波变换原理,采用图像二维小波分解的方法对熔池图像进行多尺度分解,重构熔池的背景图像,滤除频域中的零频成分,解决了零频与基频的混叠问题。利用小波分解法结合傅里叶变换轮廓术较好地实现了基频信息的提取与熔池的表面重构,提高了傅里叶变换轮廓术的测量范围。     

基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明: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,明显优于已有的边缘检测方法。     

小波变换在图像匹配技术中的应用研究

针对单一图像匹配算法抗噪声能力和抗几何形变能力差、以及计算量较大等问题,提出一种基于小波变换后图像统计特征的图像匹配识别算法.利用小波对图像进行多个尺度的二维小波变换,分析反映图像在不同尺度和不同方向上能量分布情况,通过计算统计特征量和标准图库中图像统计特征量之间的夹角,确定待识别目标,利用该方法对图书条形码进行识别.研究结果表明:采用小波变时频特性对图像进行去噪处理以及边缘检测,能够剔除图像噪声干扰并充分保留原始图像信息;将小波变换后的近似系数、水平、垂直和对角部分的细节系数作为统计特征量,提取的特征量跟模板图像的统计特征量进行相似度匹配,将两个特征向量的夹角余弦作为相似度的衡量指标,根据夹角余弦的大小确定该区域是否目标区域.     

使用小波变换的图像边缘检测算法

描述了一种新的图像特征提取方法，它基于小波变换的多尺度方法，这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征。文中给出了图像特征提取的实例。     

基于小波变换的人脸表情特征提取

首先通过直方图均衡化处理增强图像的整体对比度,使图像的细节更加清晰.通过离散余弦变换来降低图像特征维数、去除冗余信息、保留重要的低频信息.然后利用Gabor小波变换,选取不同的尺度和方向对人脸表情特征进行提取.最后通过实验结果对比证明预处理后的图片在进行小波变换时能节省大量的运算时间.     

一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法

提出一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法．该方法针对海面背景图像的特点，利用小波变换的多尺度分析特性，依据小波变换模极大值在多尺度上的变化规律，综合了各尺度信息，对水天线进行检测，仿真实验验证了其有效性。     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

多尺度几何信息分割算法在居民地提取中的应用

针对从全色航空影像中进行居民地区域提取的随机性和复杂性，本文阐述了一种居民地提取的新算法，它的特点是先用小波变换将图像变换到不同的尺度层上，然后再在多尺度层上提取几何信息。与传统的居民地提取方法比，它能更准确的刻画居民地的纹理特性，试验结果表明：基于小波尺度几何信息对居民地有较好的分割效果。     

提取B超病灶的尺度分解小邻域统计水平集方法

在区域水平集方法基础上,利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,对不同尺度子图像进行边缘提取并经过数学形态学算子修正,得到接近目标边界的水平集初始轮廓,解决了区域水平集方法对初始轮廓要求高的问题;接着运用小邻域统计方法计算并判断各像素点小邻域统计信息,筛选出该邻域内有效点集作为本次参数代入水平集公式进行迭代运算。实验表明:与几种现存的水平集方法相比,小邻域统计水平集方法能够较好地抑制B超图像噪声,快速地确定病灶边界,对模糊边界的捕获效果好。     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测

由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不好.本文首先介绍了经典的边缘检测.然后,针对上述算法的缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.鉴于此,提出改进的基于小波变换的边缘检测.通过实验结果的比较,证明了所用方法的有效性.     

使用小波分析的图像融合算法

利用小波分析实现SAR图像与光学图像的融合和互补性。这种图像融合方法是利用SAR图像小波分解后的近似部分和光学图像小波分解后的细节部分,组成一个新的小波分解系数,再进行逆小波变换(重构),即可得到复合的图像,取得了较好的实验效果。     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

一种基于相关方法的改进小波图像去噪算法

传统小波阈值法去噪方法在阈值选取上存在不确定性,为解决这一问题,提出采用小波相关方法,对图像噪声进行处理。在进行小波变换时,首先基于小波多方向框架理论进行图像分割,通过对多方向组合进行小波变换,最后对小波重构结果取中值得到去噪图像。该方法在处理具有方向特征的图像时,可以很好地消除Gibbs效应,与传统方法相比去噪结果具有明显改善。     

基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

基于小波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别

使用小波变换对储粮害虫的高维图像矢量进行压缩,利用图像的高频部分对应于图像的边缘和轮廓,很好地压缩和表征了害虫图像的特征.提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.     

Automatic Image Registration Algorithm Based on Wavelet Transform

I mage registration is the process of determiningthe transformation which matches best,according tosome si milarity measure,two i mages of the samescene taken at different ti mes or from different viewpoints[1].It has broad applications in many domainssuch as military,medicine,remote sensing and com-puter vision,so a wide range of registration tech-niques has been developed abroad and at home formany years.Given the diversity of remote sensingi mage,complexity of i mage warp,differences be-twe…     

基于小波分析的刀具磨损状态监测方法

为了实现车削过程刀具磨损状态的实时在线监测 ,使用离散二阶小波变换对切削过程声发射信号进行分解 ,以不同尺度下信号分量的均方根值组成的特征向量为样本 ,利用模糊模式识别技术实现对刀具磨损状态的在线识别 .实验表明 ,在选择适当的标准样本基础上 ,所提出的基于声发射信号小波分解的模糊模式识别方法能准确实现刀具磨损状态的正确识别 ,具有较高的可靠性和准确性 .     

Multi-Scale Fusion Algorithm for AUVs Integrated Navigation Systems

To deal with the low location accuracy issue of existing underwater navigation technologies in autonomous underwater vehicles(AUVs),a distributed fusion algorithm which combines the model's analysis method with a multi-scale transformation method is proposed for integrated navigation system based on AUV.First,integrated navigation system theory and system error sources are introduced in details.Secondly,a navigation systems observation equation on the original scale is decomposed into different scales by the discrete wavelet transform method,and noise reduction is performed by setting the wavelet de-noising threshold.At last,the dynamic equation and observation equations are fused on different scales by the wavelet transformation and Kalman filter.The results show that the proposed algorithm has smaller navigation error and higher navigation accuracy.     

基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法

针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.