一种基于小波变换的X线图像边缘检测算法

在小波变换的基础上探讨出一种用于X线图像边缘检测的新算法,能够对X线图像进行边缘检测和分割。通过预处理（去噪,增强）、小波变换实现了图像的二值化。采用新算法及传统方法对X线图像进行边缘提取,并对结果进行比较。实验证明该新算法快速、精确、抗噪能力强。     

一种新的基于小波变换的多尺度边缘提取方法

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,结合"非极大抑制"的方法,提取图像的多尺度边缘信息.对传统的小波变换算法进行了简化,显著降低了算法的复杂性和计算量.通过调整小波变换的尺度,既能够获取图像的细节边缘信息,又可以提取图像的粗轮廓边缘信息,仿真实验取得了比较理想的结果.     

基于小波分析的眼底病图像预处理

将小波变换方法用于眼底病灰度图像预处理。采用Haar小波对输入的眼底病灰度图像进行单尺度二维离散小波分解提取边缘。为了从不同程度改善图像的质量，我们对分解的图像进行量化编码，把高频三个方向的分解系数图像用离散小波变换逆变换进行图像融合及图像增强。通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法预处理结果，结果表明采用小波变换对输入的眼底病灰度图像进行预处理是一种更理想的方法。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

虹膜内边缘定位的齿形变换方法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.此算法分别对虹膜图像的每一行进行处理.首先,采用一种简单的齿形变换对虹膜图像每一行的灰度曲线进行变换,变换后的灰度曲线为齿形并且虹膜内边缘点出现在齿形曲线的转折点处.然后,根据在虹膜内边缘点处齿形灰度曲线的斜率由负值变为正值的特点,检测虹膜内边缘点并定位虹膜内边缘的位置.此算法具有新颖、简单、准确和速度快等特点.     

AFM探针针尖曲率半径显微测量方法

探针针尖曲率半径是影响原子力显微镜分析与观测精度的关键要素之一,微小光学零件采用的精密测量技术不适于分析非透明探针针尖曲率半径。以高分辨率扫描电子显微镜图像为分析对象,采用灰质化、滤波降噪等图像预处理和Canny边缘检测技术获取针尖轮廓,对轮廓坐标采样后利用非线性高阶多项式函数拟合轮廓曲线,根据扫描电镜图像的度量标尺换算得到针尖实际曲率半径。结果表明：该方法对AFM探针针尖曲率半径的测量偏差不超过15％,具有较高测试精度和广泛应用前景。     

红外空中小目标小波域检测方法

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势.     

无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

基于Hough变换的车轮定位方法

提出了一种基于Hough变换的车轮定位方法,主要针对道路上车辆目标侧面图像进行车轮检测定位,为车型识别提供重要的几何特征参数.首先通过中值滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和边缘细化等算法进行图像预处理,然后使用两步Hough变换圆检测算法对两车轮分别进行检测定位.实验结果表明,本方法能准确地定位出车辆目标的两车轮位置...     

保持连通的边缘细化算法

传统的图像边缘检测算子一般都只能得到多像素宽边缘,这为后续的图像处理带来了一定困难。结合边缘走向趋势的估计技术以及对连通关键点判断的方法,提出了一种新型的边缘细化算法———保持连通的边缘细化算法。该算法能在保持边缘原有信息(连通和走向)的前提下,以较小的计算开销,给出理想的或是可接受的单像素宽细化结果。     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

基于平稳小波变换的遥感图像融合方法

针对目前方法在多光谱图像和高分辨率图像融合中存在的问题,提出了一种IHS交换和平稳小波变换相结合的图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换后,得到I、H和S三个分量,接着对I分量和高分辨率图像进行基于平稳小波变换的图像融合,得到一幅新的强度图像,最后用新的强度图像和H及S进行IHS反变换,进而获得最终融合图像.实验表明,它优于传统的IHS变换法和小波变换法.     

改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用

对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点。提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板。实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

一种基于区域标记的虹膜内边缘定位新算法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.首先,采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测;然后,利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值,并利用直方图的方法分离出瞳孔区域;最后,采用投影的方法进行瞳孔的定位.实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位.     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

基于小波游程编码的改进算法

提出一种基于小波和数学形态学的自适应游程编码的改进算法.与其他优秀的小波图像编码算法一样,自适应游程编码是一种对小波域经数学形态学处理得到的小波显著系数的有效编码方式.图像小波分解.经数学形态学膨胀处理后,位平面将出现大量极长的连"0",利用游程编码将是非常有效的.改进的自适应游程编码算法最突出的新特点是其可以将原始比特流转换成码长的二进制编码.实验结果表明,当连续码流相等的情况下,改进的算法可以有效减少编码长度.