用多尺度小波变换进行边缘检测算法的研究

提出一种用多尺度小波变换局模最大值进行边缘检测的算法，并将该算法与经典的Ｓｏｂｅｌ算子进行比较，结果表明用该算法进行边缘检测是可行的。     

小波边缘检测算法的分析

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像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。目前,小波理论的发展和成熟而兴起的基于小波变换的多尺度的图像边缘检测算法,在图像检测、图像分割以及图像增强等领域有着广泛的应用。     

基于小波变换的多尺度边缘检测

基于Ｍａｒｒ边缘检测算子，以高斯函数的一险峰 ２阶导数作为小波，提出具有２个可变参数的多尺度图象边缘检测方法。本文所提出的多尺度边缘检测方法适应于计算机视觉分级识别中边缘检测的需求。     

基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。     

基于多尺度小波纹理分析的边缘检测

本文研究了第二代小波在边缘检测中的方法。基于多尺度小波纹理分析的边缘检测,有效地弥补了传统边缘检测算法的不足,在有效地抑制噪声影响的同时,提高了其边缘定位精度,并通过实例得以证明。     

基于双树复小波的图像边缘检测

边缘检测在图像处理中具有非常重要的作用,它可以作为图像分割、模式识别及场景分析和图像检索的基础.经典的边缘检测算法相对比较简单,但方向适应性受到一定限制,尤其针对多方向的边缘,其检测结果明显不满足要求.在充分研究小波性能特点以及边缘检测的基础上,提出了方向选择性更强的双树复小波边缘检测算法.＃实验证明:该算法边缘定位效果好,边界相对清晰而且比较连续,同时能充分检测出图像细节部分的边缘.     

一种改进的小波自适应边缘检测算法*

为合理选择小波变换尺度,解决抑制噪声和边缘定位之间的矛盾,提出了一种基于局部熵的自适应尺度选择方法,采用局部熵预处理图像,根据熵值大小自适应地选择小波变换的尺度,各区域分别按照相应的尺度进行小波变换检测图像边缘。实验结果表明,此方法比基于均方差的小波自适应算法检测到的边缘更清晰,定位更准确。     

一类局部支撑的无限光滑小波与快速边缘检测

按照Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ的理论,对于规范正交小波基,它的正则性阶数是随其支集宽度线性增长的,本文的结果表明,如果放松正交性要求,则母小波可以同时具备局部支撑性和无限光滑性。     

图像小波边缘检测中边界处理的研究

工程应用中需要处理的信号通常都局限在有限的时域或频域之中。在处理这些数据时,多数变换方法都要求在边界处做某种延拓处理,小波变换也不例外。而传统的延拓方法在前后两个边界处都会产生伪边缘,并且在延拓时还需考虑滤波器系数长度的奇偶性。为了解决这些问题,文章对图像小波边缘检测中传统的边界处理方法进行了研究,并对其进行了改进,即采用右边界延拓法消除了左边界处的伪边缘,减少了伪边缘的数目。在此基础上又进一步提出了右边界右端点延拓法,在边缘检测中取得了非常好的效果,不仅消除了传统边界处理方法产生的伪边缘,而且在延拓时不需要考虑滤波器系数长度的奇偶性,为实际工程应用带来了方便。     

基于B样条小波的图像边缘检测

研究图像边缘优化检测问题.针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度,经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低,导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象.为去除虚假边缘,在Canny最优边缘检测准则下,提出引入了渐进最优的B样条小波函数,采用小波变换应用于图像边缘检测中的基于模极大值的方法,并结合Kmeans聚类的自适应双阈值方法进行图像边缘检测仿真.仿真结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下图像边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性,得到较高的边缘检测图像质量,可为设计提供依据.     

基于Daubechies 小波的图像边缘检测技术

利用Daubechies 正交小波变换的性质,通过Mallat 多尺度分析方法对图 像进行小波变换,把图像分解成低频轮廓,水平高频、垂直高频和斜线高频四个部分。针对 图像边缘主要集中在高频部分,该文先保持小波变换后的高频小波系数,同时对低频小波系 数进行再次小波变换,提取出次高频信号的边缘信息。最后对保留下来的高频小波系数和次 高频小波系数进行逆变换获取最大边缘信息。     

基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与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,也能较准确地提取图像的边缘。     

一种阈值自动设定的小波变换边缘检测方法

边缘检测是提取图像特征的重要手段,本文提出一种阈值自动设定的双阈值小波变换边缘检测方法。小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度分析能力,获得的边缘信息丰富,采用二维静态小波变换算法,计算出局部模极大值点,但其中除了边缘点外,还混有噪声信号,本文根据边缘与噪声的特征自动计算出阈值,实现了噪声与边缘的分离,强边缘与弱边缘的分离,并通过实例验证了算法的有效性。     

基于尺度相关性的小波变换边缘检测

图象边缘检测的任务进就是检测和定位图象平面亮度的不连续,但夹杂在图象信号中的噪声,因其奇异性使得边缘检测成为一个既要保留边缘又要去除噪声的病态问题。本文利用多尺度小波变换对图象边缘及噪声的奇异性行了探讨。并根据小波变换的尺度相关性提出了一种新的边缘检测算法,通过试验验证本方法对保留边缘去除噪声有很好的效果。     

一种基于小波的SAR图象边缘检测方法

边缘检测是遥感图象处理中很重要的一步。因ＳＡＰ图象通常带有较强的噪声,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文采用小波方向检测技术并结合顺序统计滤波的方法,设计了一级方向可调滤波器,根据方向滤波和信息,对ＳＡＲ进行边缘检测。实验证明本算法计算有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。     

基于小波变换的图像边缘检测

边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。需要指出的是,检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。边缘是边界检测的重要基础,也是外形检测的基础。     

基于自动确定阈值的小波边缘检测技术研究

小波作为图像处理的一个重要工具,以其具有的多尺度特性而在图像边缘检测领域受到了广泛的应用。该文在小波模极大值边缘提取算法的基础上,提出了一种采用模式识别中的聚类技术进行自动确定消噪阈值的边缘检测方法,且利用B样条小波和改进的K-means聚类算法对图像进行了实际的检测,实验结果证明该方法是正确和有效的。     

基于小波分析的边缘检测技术研究

边缘检测是图像检索的关键技术之一。边缘检测方法比较多,但这些算法各有自己的特点和特定的应用领域。现在提出一种新的边缘检测算法,该算法以小波分析为基础,通过对原始图像进行小波变换实现边缘检测,具有良好的检测效果。     

基于小波变换的堆积小球图像边缘检测

以堆积球团矿图像为背景,研究了一种基于小波变换的堆积小球边缘检测方法。实验结果表明,该方法检测的图像边缘可以满足由计算机视觉方法测定堆积小球粒度的要求。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理中很重要的一步。因合成孔径雷达图像通常带有较强的噪声,用传统的边缘检测方法效果不理想。采用小波方向性检测技术并结合顺序统计滤波的方法,设计了一组方向可调滤波器,根据方向滤波的信息,对其进行边缘检测。实验证明本算法计算有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。