基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

基于伪极傅里叶变换和ROA融合的SAR图像边缘检测算法

提出了基于伪极傅里叶变换和融合的SAR图像边缘检测算法.首先采用伪极傅里叶变换提取较弱的图像边缘特征,并利用Ratio边缘检测算法抑制相干斑噪声对SAR图像边缘特征的影响.然后利用两种算法所得到系数的幅值、方向和角度信息构建置信指派函数,引入D-S证据理论实现两种边缘检测算法的最优融合,获取了SAR图像最佳的边缘特征.仿真结果表明,该算法所提取的边缘特征完整、定位准确.     

融合改进形态学和LOG算子的齿轮边缘检测

针对传统边缘检测算法在提取含噪齿轮边缘过程中,存在难以有效抑制噪声和边缘不连续不清晰的问题,提出了一种融合改进数学形态学和高斯拉普拉斯（LOG）算子的齿轮边缘检测算法。首先,用改进的数学形态学边缘检测算法和改进的LOG边缘检测算法分别对原图像进行边缘检测,得到两幅边缘检测图像。其次,对两幅图像进行4层小波分解且对得到的高、低频信息赋予一定的融合规则进行融合处理。最后,利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,对比单一使用LOG算子和数学形态学算法,该算法不仅能更好抑制噪声还能得到更加清晰的图像边缘。     

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂，对比度差，边缘恶化，不易判读图像边缘．对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声，但是由于小波的局限性，其对图像边缘的保持效果不佳．正交有限Ridgelet （FRIT）变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足，是一种有效处理二维奇异性信号新方法．针对水下声呐图像特点及噪声分布情况，提出单尺度自适应去噪处理算法，既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象，又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点，同时提高了图像信噪比．与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较，此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果．     

图像边缘检测的小波包分解算法

提出用于图像边缘检测的小波包分解算法.首先对图像的高频子空间进行多层次小波包分解，接着求出各层同一子空间不同方向上系数的差值，然后分层对差值进行阈值化处理，最后依据每层阈值化后的系数，得到不同分辨率下图像的边缘.该算法不需预先对图像进行去噪处理，却能很好地抑制噪声.实验结果表明，该算法既能根据需要分别求出不同尺度下图像的边缘，又能保持图像边缘的完整性和清晰性.     

基于TMS320C6416GLZ的Sobel算法图像边缘检测

针对图像边缘检测方法在抗噪声性能和边缘定位等方面存在的缺陷,实现大图像库中图像边缘的精确提取等问题,本文借助于中值滤波及TMS320C6416GLZ专用处理芯片,对图像边缘检测算法进行了改进。试验结果表明,中值滤波对于消除孤立点和线段干扰非常有效,图像噪声得到了明显的抑制,尤其是改进算法后检测出的边缘,抗噪声能力强,边缘定位准确,检测出的边缘也较为细致。该算法增强了Sobel算子的实用性。     

自适应图像边缘检测LOG算法的DSP实现

LOG算子是图像边缘检测的重要算子，可以在不同尺度下检测图像的边缘特征。针对LOG算子存在的缺陷，并借助于LMS自适应算法获取最佳空间系数σ值，成功抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明，当σ值较小时，LOG算子对高反差像素比较敏感，能够检测出物体的精细边缘，并且与实际边缘的一致性较好，但同时高斯滤波不彻底，图像中出现大量的虚假边缘；当σ值较大时，算子能够检测出原图像的边缘，噪声情况明显减小，但是边缘间存在相互干扰，位移严重等情况；本算法检测出的图像边缘，不仅成功抑制了图像中大部分噪声和微小的灰度变化，还保证了较高的边缘定位精度。增强了LOG算子的实用性，并且该算法易于实现，可以较好的解决图像边缘检测问题。     

B样条函数的火箭弹图像边缘检测算法

本文研究一种基于B样条函数提取火箭弹图像边缘的检测算法.该算法的基本思想是利用B样条函数先对火箭弹图像进行拟合,然后求拟合曲面的二阶导数,根据二阶导数的零交叉点来检测图像的边缘.通过该算法与几种传统边缘检测算法的实验对比,证明了基于B样条函数的边缘检测算法可以较好地解决火箭弹图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾,较目前常用的算法在火箭弹图像边缘检测方面有更大的优势,该算法得到的目标图像边缘清晰、分割效果好,同时该算法简洁、易于实时处理,在火箭弹图像边缘检测方面有较好的应用前景.     

基于小波变换的图像边缘检测算法

目的提出一种边缘检测改进算法，提高边缘检测精确性．方法从小波变换入手，将图像进行多尺度分解，在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理，然后对处理后的图像进行Laplacian边缘检测．结果噪声得到抑制，边缘定位精确度上升，识别率提高．结论理论和试验结果分析表明，在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面，该算法是有效的．     

有限脊波域受约束的全变差能量泛函

为了减小有限脊波变换在图像处理应用中所出现的“卷绕”伪直线,将此伪直线视为一种振荡,首先对降质图像进行非线性有限脊波变换阈值,然后引入全变差正则化方法来抑制这一振荡,并约束所保留系数与待恢复图像的变换系数相等,以此确定可行域,进而建立了一种带脊波域约束的极小化全变差能量泛函模型,借助投影梯度算法对其进行求解．实验结果表明该方法对噪声具有较强的鲁棒性,在去噪和保留边缘的同时,使“卷绕”伪直线得到有效的抑制．     

基于CT图像的混凝土细观结构边缘检测技术

根据CT图像成像的特征以及图像边缘检测的原理,采用Laplacian方法、Canny方法、Roberts方法、Pre-witt方法、Sobel方法等多种方法分别对CT图像进行了边缘检测.从边缘检测的效果来看,采用Laplacian方法、Canny方法在边缘连续性和完整性上要优于Roberts方法、Prewitt方法、Sobel方法.将Canny方法检测到的边缘进行修正,效果较为理想,在此基础上,通过矢量化处理后导入到有限元软件中,得到了混凝土真实细观结构的有限元网格.研究表明,采用这种方法能有效地提升数值混凝土有限元计算模型的真实性,从而使数值计算成果与物理力学试验成果相吻合.     

用拉普拉斯有限元法求解层合板瞬态温度场

以有限元法为基础,利用拉普拉斯变换,把时间域上的问题转化为拉普拉斯域上的问题,提出了求解复合材料层合板瞬态温度场的拉普拉斯有限元法;该方法在拉普拉斯域内建立和求解有限元方程,得到该问题在拉普拉斯域上的解;再将其解数值逆变换,得到时间域的数值解答．算例说明该方法是成功的．     

基于CT图像的混凝土细观结构边缘检测技术

根据CT图像成像的特征以及图像边缘检测的原理,采用Laplacian方法、Canny方法、Roberts方法、Prewitt方法、Sobel方法等多种方法分别对CT图像进行了边缘检测．从边缘检测的效果来看,采用Laplacian方法、Canny方法在边缘连续性和完整性上要优于Roberts方法、Prewitt方法、Sobel方法．将Canny方法检测到的边缘进行修正,效果较为理想,在此基础上,通过矢量化处理后导入到有限元软件中,得到了混凝土真实细观结构的有限元网格．研究表明,采用这种方法能有效地提升数值混凝土有限元计算模型的真实性,从而使数值计算成果与物理力学试验成果相吻合．     

Multiscale edge detection of noisy images using wavelets

The classical edge detectors work fine with the high quality pictures, but often are not good enough for noisy images because they cannot distinguish edges of different significance. The paper presented a novel approach to multiscale edge detection for noisy images using wavelet transforms based on Lipschitz regularity coefficients and a cascade algorithm. The relationship between wavelet transform and Lipschitz regularity was established. The proposed wavelet based edge detection algorithm combined the coefficients of wavelet transforms along with a cascade algorithm which significantly improves the result. The comparison between the proposed method and the classical edge detectors was carried out. The algorithm was applied to various images and its performance was discussed. The results of edge detection of contaminated images using the proposed algorithm show that it works better than the classical edge detectors.     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

基于脊波变换的量化水印算法

利用比小波变换域更适合表示图像边缘轮廓特征的脊波变换域设计一种新的图像水印算法.将图像分块脊波变换,在脊波系数最大能量方向选择细节系数,设计合理的量化水印方法.采用奇偶量化方法嵌入水印,利用归属量化区间法提取水印.在较强的攻击下,该方法能够很好地恢复原始水印,采用该方法嵌入水印不易导致水印化图像失真.攻击实验结果表明,与小波域水印算法相比,该算法不仅可以较好地抵抗各种常见攻击如压缩、加噪、滤波和剪切等,还能较好地抵抗几何旋转攻击.     

基于MATLAB的数字图像的边缘检测

介绍了数字图像处理主要研究领域中边缘检测的方法,即拉普拉斯高斯算子和Canny算子.利用MatLab图像处理工具箱提供的图像处理函数,对图像进行边缘检测,给出了相应程序及处理结果.结果表明:拉普拉斯高斯算子和Canny算子检测边缘清晰且噪声小.     

路面不平度突变检测的研究

为了更好地检测路面不平度的突变,提出了基于小波变换提取路面不平度突变的方法。利用小波变换检测路面不平度突变的基本原理和路面不平度不同尺度的最大重叠离散小波变换系数进行路面不平度突变区域的检测。结果表明:在消除边缘效应后,在两个突变区域内,W1、W2和W3小波系数具有一致性,可以准确提取路面不平度突变。