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针对红外图像通过普通小波阈值去噪不能较好地保留边缘信息的问题,提出了一种数学形态学边缘检测和小波阈值去噪相结合的方法,对摩擦副表面红外图像进行去噪,达到获得较为准确的温度场的目的。红外图像经过小波变换,在高频子带中做数学形态学边缘检测,确定边缘信息的位置,再进行阈值去噪处理。试验结果表明,相比普通小波阈值去噪方法,该方法不仅较好地保留了红外图像的边缘信息,去噪效果明显,而且改善了均方误差和峰值信噪比。该方法意在提高红外图像测温的准确性,为测量和分析摩擦温度场提供更好的技术支持,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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提出了一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法提取高频图像的边缘,采用一定的融合规则将两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波变换法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波变换法。 相似文献
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李正飞 《机械工程与自动化》2008,(5)
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既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
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基于小波变换多阈值彩色铁谱图像的分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于小波变换多阈值彩色铁谱图像的分割方法.该方法首先将彩色铁谱图像分割为3个层次图像,然后对各单色图的直方图通过小波变换多阈值进行分割,形成背景色、一般磨粒和异常磨粒3个分割区域,最后再合成彩色图像,实现对背景色、正常磨粒沉积链、异常大磨粒的划分.实验证明该方法可以有效地提高所需图像的质量. 相似文献
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云状是云观测的三大要素之一,正确识别云状有助于分析大气运动状态,为天气预报提供重要依据。文章采用了图像处理的方法对全天空红外云图进行初步云状识别的研究,利用小波分析与纹理特征(灰度共生矩阵)分析相结合的方法提取所需识别云类型的特征参数,设计并建立适合云状识别的分类器。所做分析和研究工作表明,对比单一纹理特征分析和利用小波分析与纹理特征分析相结合的方法对所选全天空红外云图的识别结果,后者具有较高的准确率。 相似文献
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基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足,提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配,并分别作多尺度Red-Black小波分解,然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合,最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构和IHS逆变换得到融合结果图像,采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱质量和空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强. 相似文献
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基于小波熵的微弱信号检测方法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
在科学技术研究领域中,经常会遇到非平稳、低能量、瞬时变化的微弱信号检测问题,然而,微弱的有用信号往往被环境噪声所湮没,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。尤其对短时低能量的瞬变信号,采用传统信号处理方法提取其位置信息难以奏效。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,在软阈值基础上引入反映信号能量分布特性的小波熵概念,利用信号在不同分解尺度上具有不同的小波熵,能够自适应地确定高频系数分量的阈值。仿真分析表明,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。 相似文献
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基于小波变换的图像数据融合方法 总被引:13,自引:7,他引:13
提出一种基于小波变换的图像数据融合方法.原始图像经过小波变换,分解成亮度子图像和边缘子图像,对分解后的子图像进行分块处理,根据局部区域方差准则计算融合系数,对每个子块图像进行数据融合,最后重建图像.实验结果表明,本文方法具有很好的一致性. 相似文献
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基于区域生长的生物图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基于区域的分水岭算法中通常存在的严重过分割现象,采用两点措施来改进:其一是在分水岭分割之前采用迭代阈值分割算法对图像进行分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;其二是在分水岭分割之后以基于面积,对比度和深度控制的区域合并准则,有效抑制过分割现象,同时满足感兴趣区的分割要求,实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。 相似文献
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基于小波边缘检测的图像去噪方法 总被引:10,自引:8,他引:10
为得到轮廓清晰的小波去噪图像,提出了一种保护图像边缘信息的小波去噪方法。通过选取二维可分离小波对噪声图像进行导数平滑处理,测出小波系数的局部极大值点,即边缘点,在采用统一阈值对图像去噪的同时,对图像的边缘点做保留处理。实验证明,在加大阈值的情况下,此种方法仍保持了清晰的图像边缘,去噪后的图像峰值信噪比提高了1~2dB。 相似文献