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1.
《河北北方学院学报(自然科学版)》2021,37(3)
目的利用小波变换,完成图像边缘的检测,提取能表征图像概貌的重要特征。方法学习并比较几种边缘检测方法,结合小波变换的多尺度特性,对小波变换分解的近似系数和高频系数进行处理,构建模值和幅角图像,提出一种基于小波变换的图像边缘检测算法。结果在MATLAB R2018b环境下,首先以屋顶图像为例,将算法与Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算子进行对比,通过添加椒盐噪声与高斯白噪声,验证算法在边缘定位和抗噪方面取得了较好性能;然后将算法应用于其他图像,边缘检测效果依然稳定。结论基于小波变换的边缘检测算法具有较好的抗噪性与适应性。 相似文献
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提出了一种改进的基于小波多尺度多分辨率特征的数字图像的边缘检测算法,分别利用不同尺度小波变换后的水平方向和垂直方向高频信息,根据李氏指数与小波变换关系,采用小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在2个方向的极大值,然后利用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后得到不同尺度下的边缘图像。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的搞定为精确及强去噪能力之间的矛盾。 相似文献
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《江苏农业科学》2014,(1)
对农产品检测过程中所获得的视觉图像中时常出现的噪声滤波问题进行研究,以薯类视觉图像为例提出了一种基于提升小波变换的自适应滤波算法。该算法首先采用分解、预测、更新对噪声图像进行单层提升小波变换,保留低频分解系数不变;其次对高频分解系数采用自适应Canny边缘算子进行边缘轮廓提取,保留边缘轮廓,对图像剩余部分进行有针对性地自适应滤波;再提出一种新型小波阈值函数模型对低频分解系数进行噪声抑制,最后进行分解系数重构。为了进一步改善滤波后图像的视觉效果,采用自适应同态滤波进行增强处理。仿真结果表明,该算法对薯类等农产品视觉图像中噪声的处理比小波阈值法、自适应中值滤波算法有优势。 相似文献
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电力机房图像边缘提取是实现电力机房三维重建的重要辅助环节,机房图像边缘提取越精准,三维重建将会更准确.本文提出一种融合小波变换模极大值和多尺度多结构形态学的图像边缘检测算法对电力机房图像进行处理.首先,对原始电力机房图像进行小波分解得到高频图像和低频图像;然后,采用小波变化模极大值算法提取高频图像的边缘信息,多尺度多结构数学形态学算法提取低频图像的边缘信息;最后,通过叠加运算融合高频和低频的边缘信息,得到原始图像的边缘信息.通过仿真实验表明,本文提出的边缘检测算法在抗噪性能、边缘连续性、定位精度上综合实力最强. 相似文献
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基于层内和层间相关性的小波图像去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,传统的小波去噪方法大致有小波阈值收缩去噪算法、小波模极大值去噪算法.由于小波系数间存在很大的相关性,本文提出了一种基于层内和层间相关性的小波去噪方法,利用图像细节信息在不同尺度及同一尺度上的相关性进行滤波,达到对低信噪比的图像去噪的目的.在实验中,将本文去噪的结果与Donoho的硬阈值作了比较,结果显示本文方法能获得较好的去噪效果. 相似文献
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稻米图像边界是阶梯型边界,在稻米图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法提取了阶梯型边界,但得到的边缘图像存在边界不连续和边缘响应次数不唯一的问题。而小波变换的模极大值法检测出了所有类型的边界,其中包括不需要的边界。本文提出一种边缘检测方法,将尺度独立法与模极大值法的优点结合,在稻米图像的边缘检测中取得了理想的结果。 相似文献
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一种新型高斯噪声滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法. 相似文献
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设计了一种基于统计模型和方向小波的图像认证水印算法.提出了用方向小波变换生成图像方向流的算法,应用图像的方向流来刻画图像特征.并应用高斯分布统计模型构造出了水印修改的噪声可见强度.通过噪声可见强度筛选出含纹理信息较多的图像分块隐藏图像方向流.用户利用提取出的隐藏方向流信息和用方向小波生成的方向流作相关性检测,实现对图像的认证.该算法有较强的抗JPEG和噪声攻击能力,保证了水印图像的视觉质量和鲁棒性,并实现了盲检测,隐蔽性和安全性好. 相似文献
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一种改进的基于小波变换模极大值的边缘检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
一种改进的基于小波变换模极大值的边缘检测方法包含如下2个步骤:(1)求出边缘及噪声点的局部极大值;(2)利用边缘点与噪声点具有不同小波变换模极大值的特点,对局部极大值进行二次判别,从而实现噪声与边缘的分离.实例验证结果表明,该方法能很好地解决高精度定位与强去噪能力之间的矛盾. 相似文献
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在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快 相似文献
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为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法．首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整．仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性． 相似文献
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图像增强技术是数字图像处理的的一个重要分支,提出了一种小波软阈值的图像增强算法,首先对原图像进行小波分解,得到分解后的小波系数,对给定的阈值,应用局部小波软阈值方法对小波系数处理,再将处理后的图像进行小波逆变换,得到增强后的图像.该方法在增强图像的同时,有效地抑制图像的噪声,较好地保持图像的边缘结构. 相似文献
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基于小波变换的图像边缘检测技术的改进 总被引：1，自引：0，他引：1
周洪成 《金陵科技学院学报》2009,25(2):31-35
边缘检测是图像处理的主要内容之一.由于存在噪声,经典算法的图像边缘检测效果不好,针对其缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.因此,采用自适应阈值的改进型小波边缘检测算法,在消噪的同时,可以很好地保留微弱的边缘.通过实验结果的比较,证明了这种方法的有效性. 相似文献
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小波系数是图像进行小波分解后得到的系数,小波系数的分布、大小、多少直接影响着图像的质量。本文主要探讨含有统计噪音的数字仿真图像Logan_Sheep图像,利用硬阈值法对正交小波分解系数处理的前后,高频域中的小波系数的多少对图像特征的保留的影响。试验表明只要有很少的大的小波系数就能保留图像的特征。 相似文献
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小波变换的模极大值在图像边缘检测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边缘检测在图像处理中有着重要的作用.依据canny算子的核心思想,运用小波分析技术,提出了一种基于小波变换的模极大值边缘检测算法.仿真结果表明:该算法能提取图像较弱的边缘,有较好的去噪效果,且边缘有较强的连续性.优于传统的边缘检测算子. 相似文献