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杼陛和小波变换的性质，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。     

基于最优条件下三次B样条小波的多尺度边缘检测算子

提出了一种新的基于三次Ｂ样条小波的边缘提取算子该算子通过构造一个目标函数而得到一组最优滤波器的系数,并将这一组系数和以三次Ｂ样条函数作为尺度函数的线性组合作为最优边缘检测算子提取边缘,经验证算子优于Ｃａｎｎｙ算子。     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对经典Canny算法应用中常出现的无法滤除椒盐噪声且滤波后图像细节信息易丢失、Sobel卷积核定位的边缘信息精度较差、双阈值选取存在偶然性等问题,对Canny算法进行改进。首先采用自适应中值-高斯滤波法代替传统的高斯滤波,并融合Laplace边缘增强法,滤除大量噪声的同时保留图像边缘细节信息;使用精度更高的Scharr算子代替Sobel算子计算图像梯度幅值和方向;然后通过最大类间方差法自适应计算图像的最优阈值;最后选用BSD500数据集进行实验,结果表明：文中算法相对于经典Canny算法,峰值信噪比平均提升14.5 dB,边缘检测评价指标C/A提高0.07～0.24,C/B提高0.06～0.14,算法性能指标提高24.8%。     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

基于样条小波的多传感器图像融合

与正交小波相比，样条小波构造简单，对信号的重构具有更好的稳定性．将样条小波用于多传感器图像融合，并对同一目标的不同聚焦含噪图像进行了仿真实验．实验结果表明，对于图像融合，样条小波对噪声具有鲁棒性，优于正交小波．     

基于小波变换的气缸内表面磨损检测的研究

经典边缘提取算法是以原始图像为基础，对噪声信号和边缘信号不加区分地使用边缘提取小波利用其在各个分辨率下具有时域和频域特性检测出图像边缘，并消除了噪身对图像的污染在实际应用中，很好地完成了对柴油机气缸内表面损坏的检测．     

非乘积型小波多尺度边缘检测

讨论了L2（R^2）空间中一类紧支撑正交对称非乘积型小波在灰度图像边缘检测中的应用，检测过程利用了图像所有高频信息，对非乘积型小波滤波器组，先由它们拟合沿水平，竖直方向的滤波器组，若记W1，W2，W3为图像I滤波之后的三个高频图像，W=√-W^21 W22 W23，对W进行非最大值抑制，滞后阈值化，得到图像I边缘图，这样得到不同尺度的边缘后，进行简单边缘匹配，得到原图像边缘，最后给出了IC图像非乘积型小波多尺度边缘检测的结果。     

基于形态学滤波的图像伪边缘去除方法

针对传统边缘检测算子去除由噪声引起的伪边缘难的问题,提出了一种基于数学形态学滤波的图像伪边缘去除方法.该方法首先利用自适应中值滤波器对图像进行滤波,然后用Canny算子对图像进行边缘检测,对处理后的图像进行改进的τ-运算以去除伪边缘,从而得到较理想的图像边缘.仿真实验表明,该方法不仅有效地去除了由噪声引起的图像伪边缘,而且保留了完整的图像边缘,具有较小的均方根误差.     

基于局部特性的月球撞击坑边缘处理方法研究

针对月球撞击坑边缘检测的问题,主要研究了基于局部统计特性的各向Sobel算子的撞击坑边缘检测方法。依据撞击坑图像模型的特点,采用属性形态学方法消除噪声对边缘的干扰,并提出针对局部弱边界保留和伪边界消除的多向Sobel算子的权重调整方法,使撞击坑边缘依局部分布特性而自适应加强,较好地保持了撞击坑边缘重要细节和特征。     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

THEORY AND APPLICATION OF M-BAND WAVELET TRANSFORM

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｎｅｄｇｅｉｎａｎｉｍａｇｅｍａｙｂｅｄｅｆｉｎｅｄａｓａｒａｐｉｄｇｒａｙｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙｖａｌｕｅｓ．Ｔｈｅｍｏｓｔｎａｔｕｒａｌｗａｙｔｏｄｅｔｅｃｔｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅ...     

基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.     

基于小波变换自适应数字图像水印算法

阐述了图像数字水印和小波变换的基本原理,通过对小波基、分解级数、小波系数选择及人类视觉掩蔽特性等的分析,提出了一种基于小波变换自适应图像数字水印算法．通过剪切、加噪、滤波、锐化、模糊等几种常用攻击技术对算法进行了测试,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性．     

Probabilistic Tracking of Objects with Adaptive Cue Fusion Mechanism

A tracking method based on adaptive multiple cue fusion mechanism was presented,where particle filter is used to integrate color and edge cues.The fusion mechanism assigns different weights to two cues according to their importance,thus improving the robustness and reliability of the tracking algorithm.Moreover,a multi-part color model is also invoked to deal with the confliction among similar objects.The experimental results on two real image sequences show the tracking algorithm with adaptive fusion mechanism performs well in the presence of complex scenarios such as head rotation,scale change and multiple person occlusions.     

基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像弱小目标特征和背景特征的基础上,提出了基于小波变换和支持向量回归（SVR）的自适应滤波的检测方法．该方法首先采用小波变换抑制大部分背景杂波;然后用基于SVR的自适应滤波器（SVRBAF）对高频小波系数进行处理,大大提高了图像的信噪比;最后,基于目标的连续性和运动轨迹的一致性,采用流水线结构的序列处理方法进一步提高检测性能．仿真结果表明：该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测．     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

基于小波变换和自适应直方图均衡的红外图像增强

针对实际应用中红外图像的对比度较低、存在噪声的缺点,结合人的视觉特征,在已有图像增强方法的基础上,采用小波变换与自适应直方图均衡相结合的方法对红外图像进行增强.该方法不但解决了红外图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了图像细节.     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．