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     

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。     

基于复—方向小波变换和视觉表示的图像增强

针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。     

一种基于小波变换的红外图像对比度增强技术

将小波变换理论应用于红外图像处理 ,提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换 ,得到其多尺度梯度分布 ;合理地增强其在各个尺度上的梯度模值 ,直接扩大尺度空间图像的动态范围 ,既增强了图像的对比度 ,又控制了噪声。实验结果表明 ,与直方图均衡方法相比 ,此方法效果较佳     

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。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

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.     

水中目标辐射噪声调制信息提取方法研究

讨论了应用小波分析从辐射噪声中提取调制信息的方法。首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解,实现调制信号与辐射噪声的分离;然后,利用小波变换提取其包络,求取功率谱得到调制信息.在此基础上,对实测辐射噪声数据进行仿真研究.结果表明,该方法用于噪声中调制信息检测是一种有效的手段.