共查询到18条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
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
2.
图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。 相似文献
3.
《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
4.
《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
5.
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
6.
《江苏农业科学》2015,(8)
提出了一种基于离散小波变换(DWT)和非局部均值滤波(NLM)的农产品图像处理算法。首先对图像进行3层DWT,在变换域中对高频小波系数进行改进小波阈值模型去噪,对原始低频小波系数与去噪后的高频小波系数分别进行重构,得到背景图像和细节图像;再对细节图像进行区域划分,对每个图像区域分别采用NLM算法进行去噪;最后将背景图像和去噪后的细节图像进行叠加处理,得到去噪后农产品图像。引入边缘保持指数(edge protection index,EPI)、均方误差(mean square error,MSE)对试验结果进行评价,结果表明,本研究算法对该类图像的处理取得了较好的效果,且对NLM、小波阈值去噪等算法而言优势较明显。 相似文献
7.
针对CT和 MR医学图像的融合增强问题,基于小波变换方法,引入边缘检测和二值化处理的思想,对小波变换的融合规则进行改进,即在低频子带融合规则中引入边缘检测图像以保护图像轮廓信息,在高频子带融合规则中引入二值化图像以保护图像的细节信息。数值试验结果表明,该算法能在融合图像中较好地保留边缘和细节信息,使得合成图像更加清晰完整。 相似文献
8.
9.
10.
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
11.
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
12.
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
13.
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
14.
基于小波分析的图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了数字图像的小波算法的基本原理,论述了二维图像的小波分析的边缘检测的原理,以及小波函数的构造。利用小波分析的边缘检测算法,对原始图像进行检测,具有良好的检测效果。 相似文献
15.
一种新的基于小波变换的边缘检测算法 总被引:6,自引:0,他引:6
郭显久 《大连水产学院学报》2005,20(2):158-162
提出了一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法。该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行多尺度二进制小波变换,提取3个方向的小波系数。然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点。最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘。仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。 相似文献
16.
为了进一步提高稻米图像边缘检测效果,本文在小波变换和双阈值相结合的方法基础之上,提出了利用边缘长度提取有效边缘的方法,并利用该方法对稻米图像进行边缘检测,取得了较好的边缘提取效果。 相似文献
17.
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
18.
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