噪声目标的边缘检测算法研究

在传统的小波多尺度边缘检测的基础上，利用相邻尺度上小波系数相乘的性质，提出一种噪声目标的边缘检测算法，同时对一般的小波阚值方法加以改进，得到一种自适应阈值方法，从而达到增强边缘．抑制噪声的效果，并相应提高了边缘检测的精度。对实际拍摄的含噪军事目标进行仿真试验的结果表明，该算法检测出的图像边缘轮廓清晰，细节突出，去噪效果好，因而在军事上具有一定的实用性。     

基于非抽样复轮廓波变换的图像去噪算法研究

将二维双树复小波变换(DT-CWT)与非抽样方向滤波器组(NSDFB)相结合,构造一种新的非抽样复轮廓波变换(NSCCT),并对其平移不变性作了相应证明。同时利用对称的正态逆高斯(NIG)分布先验概率模型和贝叶斯最小均方算法,提出一种基于NSCCT的图像去噪算法。实验结果表明,本文构造的NSCCT能够有效地抑制伪Gibbs现象,并且具有更丰富的方向分量,因而在图像的细节和纹理表现方面有一定的优势。     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法

基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性.同时引入多尺度的概念,对形态结构元素尺度的大小进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘.实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性.     

复轮廓波包变换及其在SAR图像去斑中的应用

利用解析的双树复小波包变换(DT-CWPT)与非抽样方向滤波器组(NSDFB),构造了一种复轮廓波包变换(CCPT),并将其应用于合成孔径雷达(SAR)图像去斑。新的变换由于对信号的低频和高频部分都进行了分解,因此除了具有多分辨率、局部性、方向性和各向异性的特点外,还具有平移不变性和更丰富的方向分量。实验结果表明,本文构造的CCPT能够有效地抑制斑点噪声,达到较好的边缘保持效果,并且在图像的细节和纹理表现方面具有一定的优势。