小波变换在信号边沿检测中的应用

对于天文导航系统中一般舰船存在的摇角问题,提出了水天线测量法,利用小波变换技术对水天线信号进行边沿检测。     

边沿检测算法性能常用评估方法的分析与比较

边沿质量评估方法在边沿精准性度量中意义重大,但尚缺少对这些评估方法的系统研究。本文介绍了几种常用的边沿检测性能评估方法及其工作原理,并从算法的复杂度及方法的适用性等方面进行全面分析和比较,展开了测试验证试验进一步说明其计算复杂度及针对性应用等方面的差异,为合理选择边沿质量评估方法提供参考,以达到准确而有针对性地评估边沿检测算法性能的目的。     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

基于广义似然比的小波域SAR图像相干斑抑制算法

在联合检测与估计理论框架下推导出了Bayes萎缩函数表达式,并提出了一种基于广义似然比的小波域SAR图像去斑算法.该算法对含斑SAR图像直接做冗余小波变换,求出小波系数所对应的二值掩模;对相干斑噪声和有用信号的似然条件概率分别建模为尺度指数分布和Gamma分布,根据二值掩模信息,采用最大似然估计得到两种模型的参数并计算似然条件概率比.实验结果表明:文中所给算法在有效滤除斑点噪声的同时,也较好地保持了图像的细节信息,在对人工加斑图像和多幅实际SAR图像的处理中获得了令人满意的结果.     

一种盲检测的小波域数字水印算法

提出一种基于离散小波变换的盲检测数字水印算法.该算法在嵌入时,采用同一水印多重嵌入的思路,不但实现了盲提取,同时还提供提取水印时所需要的纠错信息,提高检测的正确率.通过实验证明,该算法具有较理想的安全性、鲁棒性,且由于该算法在提取水印时不需要原始信息,因此将水印技术应用于产品的网络发布和传播时具有一定的优势.     

基于在线小波变换算法的船舶导航雷达相关跟踪检测器

针对现有船舶导航雷达目标跟踪处理中难以妥解决的误跟踪问题，提出雷达相关跟踪检测新方法，文中采用小波分解提取目标运动特征信息，用局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数作为波门有重叠的交叉目标数据分离的工且推导出在线快速ＷＴ分解公式以提高数据处理的实时性。     

基于小波变换相干体算法的实现及应用效果分析

基于小波变换的相干体算法,开发出相干体分析软件,对实际地震数据进行处理,结合地质资料进行了综合分析.研究结果表明,对于品质不同的地震资料,选择适当的小波变换参数及相干处理参数,可以得到特定频带的相干体;选择不同权值对分频计算得到的相干体重构,可以得到突出特定频带的相干体.与传统相干处理结果相比,更能突出不同层次的地质特征.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

基于小波提升的图像边缘检测算法

小波提升方案为第一代小波提供了更快捷的实现方法;本文比较了小波分析和提升方案的基本原理,提出了提升方案在图像边缘检测中的实现算法;最后,利用VC 工具进行了实验验证.     

小波多尺度方法用于边缘检测

小波极大值有达式给出重构图像信息的一种新方法,它能从图像边缘的属性上扩展解决图像处理问题的方法,由此提出小波多尺度方法对边 进行检测和重构,实验结果表明图像近似值可以从小波模极大值点中重构,而视觉效果却不受影响。     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

基于小波变换的齿轮图像边缘检测

在基于计算机视觉技术的齿轮测量中,齿轮图像中的边缘信息是极为有用的,它是进一步进行齿轮图像分割的基础,直接影响到齿轮几何参数测量结果的正确性和可靠性。传统的边缘检测算子大都是基于边缘的灰度不连续性利用梯度局部最大值或二阶导数过零点来检测边缘,容易受噪声干扰。文中采用图像的多尺度小波变换局部模最大值进行边缘检测。检测结果表明,此方法降噪能力强,定位精度高,克服了传统方法的缺点。     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

一种基于小波变换和Canny算子相结合的边缘检测方法

提出了一种利用小波变换手段和Canny检测算子相结合的边缘检测处理方法。在提取图像边缘之前,利用小波变换能够检测局部突变的能力以及多尺度聚焦的功能,充分抑制图像噪声干扰的同时适当调整图像中目标与背景的对比度,最后利用最优阈值下的Canny算子提取图像边缘。此方法可以很好的消除因噪声干扰带来的虚假边缘,强化弱边缘,使之能够更理想的被检测出来。     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

一种基于数据融合和小波变换的图像边缘检测方法

论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法。此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值,对融合图像进行边缘检测。试验结果表明,此方法不仅能有效地抑制噪声,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性。     

基于多尺度模糊逻辑的小波边缘检测方法

针对非极大抑制法中由于单一选定阈值所带来的确定性对边缘提取效果的影响,提出了一种新的基于模糊逻辑的图像边缘检测方法,即在不同尺度下实现图像的模糊增强,从而提高边缘检测精度.该方法对图像分别在不同尺度下低通滤波后实施广义模糊增强算法,增强灰度的区域对比度,更好地实现了在大尺度下抑制噪声、在小尺度下精确定位的效果.实验证明了该方法对影子(phantom)边缘的检测有较好的效果.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测

边缘作为图像的最主要特征,成为图像信息获取的重要内容.而小波变换具有检测局域突变的能力,而且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像信息边缘检测的优良工具.文章首先构造了高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,讨论了不同尺度的检测算子检测的边缘所具有的特点,在此基础上提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法.实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声,而且融合的边界比较完整,定位准确.