基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要,边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度特性和小波变换的性质,研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子,实现相对简单、效率较高。测试表明,该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。     

数字图像的一种小波滤波算法

提出了一种用于图像增强的小波平滑滤波算法．该算法可根据测试图像特点改变小波变换的尺度，在区域平滑的过程中使图像的边缘锐化，较好地处理了平滑噪声和锐化边缘这对滤波技术中的矛盾．实验结果表明，该算法具有良好的滤波性能和实时性．     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

改进的LOG算子与小波变换融合的边缘检测方法

传统的LOG算子在高斯滤波方差的选择上不具备自适应能力,方差的大小会直接影响到去噪和边缘保持效果.针对此问题给出了一种改进的LOG算子方法,并对原图像分别采用改进的LOG算子和小波变换两种方法进行边缘提取,最后将这两种方法检测出来的边缘图像进行融合.实验表明,融合后的图像结合了两种检测方法的优点,有效地提高了边缘检测准确性,获得了比较理想的边缘检测效果.     

基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法

针对传统的小波变换提出了一种图像融合的边缘检测方法.在边缘不连续和抑制噪声能力弱的问题给出了一种改进的小波变换方法.并对原图像分别采用改进的小波变换和Canny算子两种方法进行边缘提取,再将两种方法的检测结果进行图像融合.实验证明融合后的图像结合了两种检测方法的优点,是一种有效地图像边缘检测方法.     

B样条小波在图像多尺度边缘检测中的应用研究

本文介绍了使用小波变换检测图像边缘的原理,利用B样条小波构造出一个边缘检测算子,使用多孔算法进行边缘提取,并提出了一种更简化的实现方法,通过实验验证了这种方法的有效性。     

一种基于双Haar小波的图像去噪算法

在小波域实现信号噪声的滤除是近年来图像处理领域中的研究热点，尤其是三通道双Haar小波的提出，使噪声抑制更加有效. 基于双Haar小波变换，并根据Lee滤波的局部统计特性，考虑到小波变换的高频部分涵盖大量的图像边缘等细节信息，因此在滤波窗口选择上提出了具有方向性的新算法，实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失. 实验表明新窗口的模型与Donoho的软门限方法相比较，可以给出更好的去噪效果.     

一种有效的SAR图像相干斑噪声抑制方法

由于散射现象,SAR图像受到固有的乘性相干斑噪声的影响.文章提出了一种有效的基于平稳树状小波变换和贝叶斯估计的SAR图像噪声抑制方法.为了在抑噪过程中保持边缘,对原始图像采用比值边缘检测算子获取边缘信息.仿真结果表明,相对于一些经典的滤波方法和基于平稳小波变换方法,此方法具有更好的噪声抑制作用和边缘保持能力.     

SAR图像的边沿检测方法研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,利用小波变换的高频分量能反映边沿细节的特性,提出了一种结合小波变换、中值滤波、自适应门限判决和微分梯度算子的边沿检测方法。实验结果表明,该方法具有良好的边沿检测效果和稳定性。     

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.     

彩色温室蔬菜病害图像预处理及提取方法研究

为了实现对彩色温室蔬菜病害图像的准确识别,采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害叶片进行智能化识别.首先,对R,G,B这3个通道灰度级的图像采用移动平均法有效地去除了噪声的干扰,其次对分离出来的3个通道图像应用基于中心样条滤波和4个模板方向的Sobel算子计算梯度幅值分别检测边缘,然后再将3个通道的边缘融合,这样既克服了传统灰度图像信息的缺失,又弥补了传统Sobel算子细化边缘的不足,能够充分利用彩色图像的信息提取病斑的几何特征,为计算机进一步诊断病害提供了科学依据.     

改进形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法

针对传统边缘检测算法存在定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出一种基于形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法。利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,再利用三次样条插值法对提取出的边缘图像进行插值运算,最后利用数学形态学细化算子将提取出的边缘进行细化,可有效地检测出图像边缘,实现亚像素边缘检测。实验结果表明,这种方法能准确地检测出边缘,优于传统的边缘检测方法。     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合。最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像。实验结果表明:该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘。     

Change detection in multi-temporal remote sensing images based on the wavelet-domain immune clonal optimazition

In order to reduce the impact of noises on detection accuracy in change detection for remote sensing images, a novel change detection method is proposed based on the immune clone algorithm and wavelet transform. Firstly, the multi-scale and low-pass smoothing characteristics of wavelet transform are utilized to construct multi-layered difference images. Secondly the time domain deviations caused by operation of zero insertion and image convolution in wavelet transform are corrected by the immune clonal algorithm that the initial segmentation results obtained using the Rayleigh-Gauss model are matched by the secondary linear interpolation operation. Finally, the change detection is accomplished by image fusion. Simulation results show that the algorithm can not only reduce the image noises, but also suppress the image deviations caused by wavelet transform effectively. The accuracy of change detection is improved significantly.     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测

由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不好.本文首先介绍了经典的边缘检测.然后,针对上述算法的缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.鉴于此,提出改进的基于小波变换的边缘检测.通过实验结果的比较,证明了所用方法的有效性.