小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

基于小波分析及活动轮廓模型的图像分割方法

利用小波分析方法在不同尺度下提取图像中目标的不同边界细节的特性,将小波模极大值方法应用于目标边缘检测.首先,通过小波变换计算各个尺度下的模值和相角值,求出各个尺度下沿相角方向模的局部极大值点,即为图像边缘轮廓;然后,用基于边缘的活动轮廓模型的水平集方法对目标的边缘进行定位分割.实验表明,改进算法对噪声有很好的鲁棒性.     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法.Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点,从而进行图像边缘提取.但小波变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣.提出一种基于模极大值的小波变换的局部极大值点选择方法,实验表明,该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果.     

Sobel算子和最小二乘法在汽车前照灯近光检测中的应用

本文通过对当前汽车前照灯近光图像边缘检测方法的分析,对影响前照灯近光图像边缘测量精度的原因进行了研究。为提高汽车前照灯近光图像边缘的测量精度,设计了一种基于Sobel算子和最小二乘法的边缘检测方法,经实验验证测量精度有了较大提高。     

基于小波模极大值多尺度的图像边缘提取

边缘是图像信息的主要内容,而小波变换的多尺度特点能够检测局域突变,是图像边缘检测的优良工具.采用的小波模极大值多尺度边缘提取的基本思想是沿梯度方向,在特定阈值的约束下检测模的极大值点,将不同尺度下的边缘信息通过一定的规则进行综合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法能有效地抑制噪声,可靠识别边缘,提高检测精度等特点,是一种有效提取图像边缘的方法.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容 .而小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具 .基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征 ,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征 .实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声 ,而且也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量 .     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。