基于改进小波变换和Zernike矩的亚像素边缘检测算法

为了能在强噪声条件下实现对弱目标的亚像素定位,提出了一种基于改进小波变换和Zernike矩的亚像素边缘检测算法,该方法首先结合小波变换和小波模极大值原理,将边缘点由粗到细地搜索出来,实现边缘的准确、有效定位,然后再用改进后的Zernike矩算子对图像进行亚像素边缘提取。对工程应用中带有噪声图像的处理结果表明,该方法抗噪能力比较强,且定位精度比较高,在提取效果上明显优于经典边缘检测算法,是一种稳定可靠的图像边缘检测算法。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

大鱼际掌纹图像边缘提取算法

主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。     

基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术

结合了B样条函数良好的逼近特性以及多尺度积算法的抗噪性能,来达到图像边缘检测的最佳效果。首先通过选择合适的小波滤波器对信号进行小波变换,之后通过相邻尺度的小波变换相乘得到尺度积,以检测出图像的模极大值,最后通过阈值滤掉伪边缘,得到图像的边缘信息。实验表明,该算法相比其他传统检测算子能有效地抑制图像噪声,并且图像边缘和细节信息的失真量小。     

基于多方向小波期望最大融合的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确.     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

红外小目标小波多尺度相关检测方法

提出一种基于小波多尺度相关的目标检测方法.该方法通过二进小波对图像进行多尺度分析;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,根据小波变换尺度相关性计算相邻大尺度模相关量用来增强信号,抑制噪声,提取粗略边缘图;并结合小尺度检测,具有定位精确的特点,将粗略边缘图与小尺度模图相与,寻找模极大值点,得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法较传统的小波多尺度边缘检测方法能更加有效地进行红外小目标检测.     

一种基于小波SAR图像斑噪声抑制的改进算法

基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑噪声抑制算法,能很好的减小相干斑噪声对SAR图像的影响.但该算法在平滑噪声的同时,往往也会使图像的边缘变得模糊,降低了SAR图像的分辨率.比例边缘检测算法能较完整和准确的检测出SAR图像的边缘.我们试图提出一种改进算法,结合小波方法和比例边缘检测两种算法的优点.利用比例边缘检测提取出SAR图像的边缘图,用小波的方法对去边缘的图像进行去斑噪声处理,再把边缘图叠加到去噪后的图像上.试验证明这种算法能够在去除SAR斑噪声的同时,较好的保持SAR图像边缘.     

结合光谱和尺度特征的高分辨率图像边缘检测算法

高分辨率遥感图像具有高度细节化的多尺度表达能力,在有效表达地物边缘信息的同时,目标内部几何细节常以噪声的形式出现.提出将光谱相异性和小波变换相结合的边缘特征检测算法,克服了小波变换导致的边缘变形,并能够有效抑制噪声.根据光谱角原理定义归一化光谱相异性模型,并与二进小波变换结合,同时利用梯度方向余弦值对各个波段的梯度幅值加权,最后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向,细化后获取由细到粗的多层次边缘特征.实验结果与小波变换和传统检测算子的检测结果相比,表明该算法利用光谱相异性信息增强边缘响应强度,保证了所有尺度下获取的边缘轮廓不失真,边缘点定位准确;加权处理突出了多波段梯度主方向信息,也有效抑制了高分辨率图像上目标内部精细几何细节形成的噪声.     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点.     

A novel iris segmentation using radial-suppression edge detection

Iris segmentation is a key step in the iris recognition system. The conventional methods of iris segmentation are based on the assumption that the inner and outer boundaries of an iris can be taken as circles. The region of the iris is segmented by detecting the circular inner and outer boundaries. However, we investigate the iris boundaries in the CASIA-IrisV3 database, and find that the actual iris boundaries are not always circular. In order to solve this problem, a new approach for iris segmentation based on radial-suppression edge detection is proposed in this paper. In the radial-suppression edge detection, a non-separable wavelet transform is used to extract the wavelet transform modulus of the iris image. Then, a new method of radial non-maxima suppression is proposed to retain the annular edges and simultaneously remove the radial edges. Next, a thresholding operation is utilized to remove the isolated edges and produce the final binary edge map. Based on the binary edge map, a self-adaptive method of iris boundary detection is proposed to produce final iris boundaries. Experimental results demonstrate that the proposed iris segmentation is desirable.     

小波变换在目标识别中的应用

利用小波变换具有易于消除噪声、运算方便、能够体现图像特征等优点,研究了基于小波变换的目标识别方法.首先采用二次B样条小波滤波器组对样本图像进行小波变换,提取多尺度边缘,然后提取不变矩,以此作为图像的特征向量,最后应用小波神经网络进行分类识别.计算机仿真实验表明,该方法取得了较好的识别效果.     

Gray and color image contrast enhancement by the curvelet transform

We present a new method for contrast enhancement based on the curvelet transform. The curvelet transform represents edges better than wavelets, and is therefore well-suited for multiscale edge enhancement. We compare this approach with enhancement based on the wavelet transform, and the multiscale retinex. In a range of examples, we use edge detection and segmentation, among other processing applications, to provide for quantitative comparative evaluation. Our findings are that curvelet based enhancement out-performs other enhancement methods on noisy images, but on noiseless or near noiseless images curvelet based enhancement is not remarkably better than wavelet based enhancement.     

结合双树复小波变换和改进密度峰值快速搜索聚类的乳腺MR图像分割

针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波（DTCWT）变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法将图像划分成一定数量的超像素区域,根据事先设置的阈值搜索每个超像素的近邻,从而降低基于K近邻的密度峰值快速搜索聚类（KNN-DPC）算法寻找每个样本近邻的时间;最终,引入超像素区域的近邻信息度量样本密度,采用KNN-DPC算法的分配策略自适应聚类.仿真和临床数据分割结果表明,所提算法能有效的实现乳腺MR图像的分割.     

一种提高SAR图像分割性能的新方法

针对传统小波变换域SAR图像分割存在边缘保持和方向分辨率较差的不足,该文提出了一种在非下采样Brushlet变换域提取图像灰度共生概率特征的新方法。该方法在Brushlet的不同方向系数块中利用自适应窗口的Gabor滤波器提取灰度共生概率特征,有效地解决了实际操作中的最优窗口尺寸的选取问题,并利用压缩感知来对冗余的特征进行压缩,降低了聚类复杂度。最后使用模糊C均值聚类,得到分割结果。实验结果表明:该文方法与其它方法相比在边缘保持和方向分辨上有明显优势,获得了更好的分割结果。     

基于提升小波和形态学融合的图像边缘检测

针对传统边缘检测方法边缘定位不精确的缺点,结合提升小波变换和数学形态学的优势,提出了一种融合提升小波和多尺度形态学的边缘检测方法.首先,对原始图像进行提升小波变换;再用小波变换和多尺度形态学算子分别对低频图像进行边缘检测,根据异或原则融合成低频边缘;然后,用小波变换检测高频图像边缘;最后,通过提升小波反变换得到边缘图像.实验结果表明,与传统或其他的形态学边缘检测方法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,具有很强的边缘定位能力.     

Fast search algorithms for vector quantization of images usingmultiple triangle inequalities and wavelet transform

The encoding of vector quantization (VQ) needs expensive computation for searching the closest codevector to the input vector. This paper presents several fast encoding algorithms based on multiple triangle inequalities and wavelet transform to overcome this problem. The multiple triangle inequalities confine a search range using the intersection of search areas generated from several control vectors. A systematic way for designing the control vectors is also presented. The wavelet transform combined with the partial distance elimination is used to reduce the computational complexity of the distance calculation of vectors. The proposed algorithms provide the same coding quality as the full search method. The experimental results indicate that the new algorithms perform more efficiently than existing algorithms.     

基于小波变换的自适应多模红外小目标检测

小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。