用二次B样条小波进行图像的自适应阈值边缘检测

根据边缘检测的评价标准 ,参照最佳边缘滤波器的设计要求 ,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则 ,并在此基础上构造出二次B样条小波 ,提出了基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测的新方法。通过计算机仿真对该算法进行了验证 ,结果明显好于采用固定阈值的小波边缘检测。     

基于小波与阈值的图像分割

图像分割是图像处理和计算机视觉中的重要技术,并且已在工业、军事、医学图像以及机器人视觉领域有着广泛的应用。在此采用了基于小波变换边缘检测算法和阈值分割算法。小波变换边缘检测,即设置分解级数进行多次分解,并依次输出结果图像。阈值分割采用全局与局部阈值分割图像,但是局部阈值更能突出图像的信息点。     

一种基于小波变换数据融合的边缘检测算法

在图像处理中,边缘检测是模式识别、图像分割及图像场景分析的基础.传统的图像边缘检测算法具有算法简单,方向适应性强的优势,然而由于图像边缘具有多样性,使得这些传统算法的优越性得不到很好的体现.结合目前先进的小波理论和传统的微分法,提出一种改进的基于双正交小波变换的多分辨率图像融合方法.该方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,并取适当阈值,去掉多余的信息.经过计算机仿真验证,在突出图像的边缘和局城细节信息方面,该方法具有良好的视觉效果.     

改进的基于小波变换的图像边缘检测方法的研究

本文介绍一种基于小波变换模极大值进行图像边缘检测的方法。对图像进行二维小波变换,其梯度模值反映了图像的边缘,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点。本文采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,与传统边缘检测方法相比,可以得到更好的边缘检测效果。     

复杂背景下扩展目标多尺度小波分割策略

用大尺度小波检测主要轮廓边缘及抑制背景细纹和噪声,用小尺度小波进行边缘的精确定位检测,并分别计算自适应的双阈值;对用较大阈值限幅输出的2幅边缘图像进行相与,并去掉短的离散短边缘得到组合边缘输出图;结合在较小阈值限幅输出的大尺度小波边缘检测出图像及其相位图,对有相近幅度和相位的边缘进行连接,得到最后的边缘分割结果。实验结果表明,该分割策略是有效的。     

基于小波变换的陆轨两用车铁轨图像边缘检测

为了能够实时采集铁轨图像以实现陆轨两用车在站台与铁轨之间顺利切换,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阈值的图像处理方法,选用二次B样条小波对图像传感器采集到的铁轨图像进行多尺度边缘检测,结合了非极大值抑制方法和自适应阈值方法提取最终边缘图像.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的图像边缘检测对铁轨图像的处理结果较好,实现了路轨两用电动车陆/轨转换的准确定位.     

基于Cinny准则的B样条小波图像边缘检测

基于Canny准则,参照最佳边缘滤波器的设计要求,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则。并在此基础上构造出二次B样条小波,提出了基于小波变换的多尺度自适应阈值图像边缘检测的新方法。     

基于小波变换的目标检测关键算法研究

图像去噪和边缘检测都是目标检测中至关重要的过程。结合半软阈值法和比例萎缩法,提出了一种改进的小波局部自适应阈值图像去噪算法,给出了一种高斯小波模极大值算法进行图像边缘检测。实验证明,去噪算法优于传统的半软阈值算法,较好地保留了图像的细节信息。边缘检测算法与经典的Canny算子相比得到了更多细节信息,使图像变的更真实。     

一种改进的基于小波变换的图像边缘提取方法

基于现有的小波去噪方法和边缘提取方法,提出了一种通过自适应阈值设定的小波边缘提取算法,从而改进了传统方法中通过固定阈值进行小波边缘检测中存在的问题,通过对相关图像的分析结果可以看出,该方法能够较好地对图像边缘进行自适应检测,达到了较好的效果.     

一种新的小波图像去噪方法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一，目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘信息，基于这一思想，提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理，以去除具有较小支持域的噪声，保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB，提高信噪比6～10dB。     

图像边缘检测算法研究

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。首先介绍和分析了常规的边缘检测算法,包括基于梯度的边缘检测和检测二阶导数的零交叉点,同时进一步介绍了基于小波变换的多尺度边缘检测,同时分析了该方法的性能和特点。     

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。     

Moving Target Tracking Based on LogGabor Wavelet and Mean-shift Algorithm

Tracking moving target from image or video sequence is a hot research topic in computer vision.An algorithm based on LogGabor wavelet and Mean-shift has been proposed for moving target tracking under fixed camera setting and complicated environment.Phase coherency of LogGabor wavelet facilitates to extract the edge of moving target and check noise.According to the edge detection,the starting location of Mean-shift can be estimated using the target center coordinate.Eventually,a real-time moving target can be extracted by doing iterative matching pursuit,and experimental results proved the effectiveness of the method proposed.     

基于边缘视觉特征描述的自适应多尺度小波边缘检测方法

本文从人类视觉的特点出发,提出了一种新的图象边缘特征描述。根据该特征描述,定义了邻域的有效边缘测度,以作为边缘复杂程度的度量,并以此来调整多尺度小波边缘检测中的尺度参数。最后给出了相应的实验比较结果。     

基于小波变换和数学形态学的激光成像雷达图像边缘检测

边缘检测是激光雷达图像处理的重要组成部分,其性能直接影响雷达系统的精度和性能。针对激光雷达图像的特点,提出了一种基于小波变换和数学形态学方法结合算法对激光成像雷达图像进行边缘检测。首先从小波理论出发,从小波多尺度分解入手,对图像分解的弱边缘信息适当加强,然后对加强边缘信息的的图像从灰度形态学的角度出发,对图像进行腐蚀或膨胀,进行边缘提取,而后得到其边缘。用Matlab进行仿真实验,结果表明:结合算法边缘算子对激光雷达图像检测效果优于仅用小波或仅用形态学进行边缘提取的效果;在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,证明所提方法是有效的。     

Standardization of edge magnitude in color images.

Edge detection is a useful task in low-level image processing. The efficiency of many image processing and computer vision tasks depends on the perfection of detecting meaningful edges. To get a meaningful edge, thresholding is almost inevitable in any edge detection algorithm. Many algorithms reported in the literature adopt ad hoc schemes for this purpose. These algorithms require the threshold values to be supplied and tuned by the user. There are many high-level tasks in computer vision which are to be performed without human intervention. Thus, there is a need to develop a scheme where a single set of threshold values would give acceptable results for many color images. In this paper, an attempt has been made to devise such an algorithm. Statistical variability of partial derivatives at each pixel is used to obtain standardized edge magnitude and is thresholded using two threshold values. The advantage of standardization is evident from the results obtained.     

基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法

在数字图像处理和机器视觉中,边缘检测是一个基本问题和关键环节,因此,精确地检测图像边缘是非常必要的。本文提出了一种基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,通过Canny算子粗略提取输入图像的边缘;然后对初步得到的边缘像素逐点提取灰度梯度方向,以提取的梯度方向为坐标轴正方向建立灰度梯度直角坐标系;最后利用最小二乘法,采用反正切函数拟合图像边缘的灰度梯度,获得亚像素边缘位置。利用Microsoft Visual Studio 2008平台进行实验,结果表明：与基于小波变换及基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法相比,本文所提算法定位精度较高,检测速度较快,能够更完整地检测出图像的平滑边缘。     

图像配准中的边缘提取方法的研究

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一.边缘特征提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在图像配准中有着广泛的应用,对于图像匹配精度至关重要.该文对现有经典以及新型的边缘检测方法进行了介绍,并重点比较了近年来出现的几种新方法,从而总结出相对有效的图像边缘提取方法,为进一步进行图像配准提供了依据.