基于小波变换方法的海上舰船目标边缘提取

一种基于小波变换的边缘提取方法,应用其对舰船图像进行边缘提取,以二次光滑小波作为小波函数,对海上舰船图像进行了二维小波变换,计算小泼变换结果的局部模极大值点,从而得到舰船目标图像的形状边缘特征。经过和运用Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、基于图谱理论的阈值分割等方法所获得的舰船目标结果进行比较,图像处理的结果表明运用小波变换方法所提取的目标边缘对海上舰船目标的识别有良好的效果。     

一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合边缘检测方案。该方案具体考察了Log算子、Canny算子和小波变换边缘检测算法,通过提取图像边缘对其特点进行了讨论和比较,再将三种算法边缘检测的结果进行图像融合,得到一幅新的边缘检测图像。仿真实验结果表明,此种方法效果要优于单独采用某种算子获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取方法。     

基于图像平稳小波非线性增强的边缘检测方法

分析了基于平稳小波变换的图像对比度非线性增强算法和传统的Canny边缘检测算法,将两者相结合,提出了一种适用于低对比度图像的边缘检测方法,首先用平稳小波变换对图像进行非线性增强处理,提高它的对比度,然后利用Canny算子进行边缘提取。实验结果表明,该方法能准确地检测出图像的边缘,而且边缘清晰,连通性较好。     

基于小波变换的红外图像末制导信息处理方法研究

在分析红外成像末制导系统特点上,提出了一种用于红外成像末制导信息处理的自适应多尺度小波边缘检测方法。该方法利用小波变换的自动变焦的多分辨分析思想来检测,描述目标变分辨率图像序列的实际变化情况,实验表明,该方法是一种快速、有效的自动化目标检测方法。     

基于小波变换的图像边缘检测方法

基于小波变换的图像边缘检测,其图像平滑度与尺度增大成正比:尺度增大,高频受到强抑制,输出图像的信噪比提高,图像边缘平滑变粗,定位精度降低;反之边缘定位精度可提升.小波基函数的选取应保证检测精度,故用大尺度滤波器抑制原图像噪声.同时用小尺度滤波器为图像边缘精确定位,即依据边缘检测的小波母函数一般准则,构造二次B样条小波,并采用自适应阈值图像边缘检测法检测图像边缘.     

小波变换在红外成像末制导中应用研究

主要研究了利用小波变换提高红外成像末制导对强杂波背景下弱小目标检测能力的方法．仿真结果表明,通过小波变换对目标图像信号实现频率选择和多尺度分解,能有效地抑制背景噪声,提高对目标检测概率,并且具有较高的单帧检测效率．     

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。     

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

论文在研究目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了提取多个子带变换域中的主成份来构成目标综合特征的方法,这种特征不但包含目标的部分边缘特性和一些局部灰度分布特性,也包含目标的一些结构特性。实验结果证明这种特征可有效地用于目标匹配。     

双树复小波和独立分量分析的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于双树复小波变换和独立分量分析(ICA)的检测方法。对图像作预处理:利用双树复小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;从原始图像减去通过快速独立分量分析(FastICA)分离出的背景图像,用双树复小波去噪;上述2方面得到的图像求和即为预处理图像。采用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵选取阈值来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速独立分量分析的目标检测方法、基于形态滤波的目标检测方法进行了比较。结果表明,本文方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

基于小波变换的射弹序列图像混合噪声去噪

提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。     

Infrared Image Small Target Detection Based on Bi-orthogonal Wavelet and Morphology

An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively.     

小波变换在多层复合材料的超声波检测中的应用

针对多层复合材料深层界面脱粘检测中回波信号信噪比低和难以分辨的难题,将小波变换引入到回波信号的超声波检测中来;分析了小波变换及多分辨率分析的理论依据,针对回波信号首先进行小波去噪,然后提取小波变换后各频段的信号能量作为特征,为缺陷分析及识别提供依据;实验结果表明:小波阈值去噪算法的改进方案明显要比单纯的硬阈值和软阈值方法降噪效果好,信号分析方法并可有效提取信号的特征,并将缺陷识别、定位。     

一种基于小波变换的可见光与红外图像融合算法研究

为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础.     

尺度独立MAS小波算法检测目标图像边缘

通过分析图像中不同类型的奇异点,进而区分目标图像的不同类型边缘,由此来解决带有噪声干扰条件下的图像边缘检测问题。小波理论在时频域的紧支性和对非平稳信号（噪声）良好的处理效果,在图像处理的研究中大大优于传统的Fourier变换,并广泛应用于图像去噪和边缘提取方面。在小波理论中,Lipschitz指数可以刻画不同的奇异点,从而区分出图像的边缘和背景噪声。在此基础上,提出了一种独立于尺度的有效算法,并应用于模角分离（modular—angle—separated,MAS）的小波函数。用该算法处理二维图像的边缘,效果优于同类方法,且特别适用于有噪声背景的图像边缘提取。     

小波分析在信号检测、控制系统故障诊断及非线性分析中的应用浅析

简述了小波理论近年来的发展概况,将小波变换与加窗富里叶变换进行系统深入比较,对小分析在信号检测、控制系统故障诊断及非线性分析中的应用研究进行了综述,提出了此领域中的一些进一步研究发展的方向。     

应用B样条函数改进LOG算子的边缘检测能力

在分析LOG算子边缘检测理论的基础上,比较了高斯滤波和样条滤波的优劣,提出了用样条滤波代替高斯滤波,提高信噪比,改善边缘检测效果。仿真试验结果验证了该方法的有效性。     

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取法,利用小波多尺度分解子带系数图像特征.各尺度变换域系数代表目标不同信息,综合图像的边缘、灰度和结构等信息,再用信息提取图像的主要特征.以车辆跟踪为例,提取的特征可用于目标匹配,并用处理后干净图像的小波分解系数重构图像.     

基于小波变换的小目标检测

利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除.