基于小波变换的指纹图像增强算法

小波变换在对图像进行增强处理的过程中也对图像中存在的噪声做了同样的处理,在增强图像边缘细节的同时没有很好的进行图像消噪。针对这些不足,对传统的小波变换算法进行了改进。基于Mallat算法对小波分解和重构,在分解后保持低频信息的不变性,并利用小波系数的变换使图像信息得到增强,同时具有一定的图像消噪效果,该方法与传统的小波变换算法相比在图像增强处理中具有更好的效果。     

一种基于小波变换的边缘检测算法

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。     

数字图像处理技术中小波变换的应用研究

数字图像处理技术的发展,使小波变换成为数字图像处理技术中的典型方法之一,本文通过对小波变换在信号分析中的两种类型进行探讨,对Mallat算法在离散小波变换计算中的基本思想进行了分析,在此基础上对数字图像处理技术中小波变换在图像压缩、图像去噪、图像增强及图像融合这四个方面的具体应用进行了深入的研究,最后利用Matlab软件对小波变换在数字图像处理技术中的应用效果进行了仿真验证。仿真结果表明,在数字图像处理中,小波变换具备实用性强、应用效果好、操作便捷等优势,是数字图像处理技术中一种行之有效的处理方法。     

农业物联网数字图像传输中小波分析的应用

本文通过对小波变换—信号滤波国内外研究现状、引入传统Fourier分析和开窗Fourier变换在图像处理上不足,提出针对图像整体时频域和局部时频域——小波变换算法;接着介绍小波分析在农业物联网数字图像处理上传输应用可行性(如图像处理精准度高、占用频带较宽,数据压缩能力强、图像再现效果好、灵活度高、适用面广)等特点。这将对农业物联网数字图像信号处理之后,能够依然保持相邻尺度间具有很强的关联性,因而方便对农业物联网中农作物生长、农产品加工与流通方面图像特征提取和保持原有信号不变。     

基于DWT-NLM模型的农产品图像处理算法

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。     

基于离散小波变换的农业图像处理研究

介绍了离散小波变换的定义,从农业工程角度出发,利用二维离散小波变换对农业图像在消噪、增强、压缩和边缘检测方面进行了一些分析和处理,并对离散小波变换图像处理在农业工程的应用前景做了展望.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

基于小波变换的乳腺肿瘤B超图像识别的研究

通过小波变换的原理对正常乳腺B超图像和病变乳腺B超图像进行小波分解,对图像进行小波去噪处理,再对图像进行小波特征提取。通过人工神经网络的方法对图像的特征参数进行统计分析,得出正常的乳腺B超图像和发生病变的B超图像之间的区别,从而判断哪些图像发生病变。仿真实验表明,该方法相对于医生凭经验判断有更高的准确率。结论:采用小波变换方法将图像分解、去噪并提取出来的特征参数可以有效地将两类图像区分开来,医生根据量化特征参数进行诊断,提高乳腺肿瘤临床诊断的准确率。     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义.     

基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理

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。     

小波变换和偏微分方程在图像去噪中的应用

应用小波分析方法和偏微分方程方法进行图像处理是一个重要课题。小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了。使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持,应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具。     

基于小波变换的图像融合算法

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。     

基于软阈值的图像增强

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.     

小波变换的模极大值在图像边缘检测中的应用研究

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.     

图像处理技术在竹木复合材料性能评估中的应用展望

从灰度共生矩阵、马尔可夫随机场、傅里叶变换、Gabor变换、小波变换、Contourlet变换方面回顾了图像处理技术在木质材料研究中的研究现状。结合目前企业采用传统的检测方法对竹木复合材料进行力学性能检测,既耗时长还会破坏材料增加成本现状,指出竹木复合材料性能检测的必要性以及图像处理技术的优势,提出将图像处理技术运用在竹木复合材料的无损检测上的研究思路。     

排种器种子流机器视觉图像的滤波及评价

在排种器试验及视觉检测过程中,排种器机器视觉图像的滤波是消除信号污染并可靠提取有用信息的必要步骤。采用比较法研究了中值滤波、线性滤波、维纳滤波、小波去噪、中值小波组合滤波等方法在不同滤波器参数下的滤波效果。结果表明,中值滤波效果较好,根据成像状况合理调节滤波器参数,在模板7×7时信噪比可达29.063 1,正确处理率则达0.996 9;中值小波组合滤波法略优于单纯使用中值滤波或小波去噪,其信噪比达到29.165 2,正确处理率则达0.997 1;处理较低光照条件下采集的排种图像,三种方法均达到较理想效果。     

CBERS-02影像条带噪声处理方法探讨

选择覆盖内蒙古阿荣旗地区CBERS02-CCD数据,采用直方图匹配法、主成分分析法、矩匹配法、低通滤波法、小波变换法等空间域和频率域共5种方法,结合定性分析和定量计算对比评价,结果表明,小波变换法可以有效去除条带噪声,而且在细节突出方面也存在一定优势;矩匹配法容易改变地物本身的光谱信息,虽然条带去除效果较好,但不适宜CBERS-02影像数据图像与处理工作;主成分分析法不仅没有去除条带,在某种程度上,反而加强了条带噪声。     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利     

基于小波变换的羽毛杆折痕缺陷检测

在工程系统可靠性评估中,由于马尔可夫方法和蒙特卡罗方法分别存在对元件寿命模型限于指数分布和仿真结果具有随机性的缺点,而电力设备中元件寿命分布类型不确定,影响了可靠性评估的有效性和准确性.针对这一问题,本文利用可修复系统事后维修模型（RSS）方法,采用威布尔模型对电力设备FYXF-03发电机原动系统仿真器进行可靠性评估,其仿真精度高、仿真结果具有确定性,为电力设备的可靠性评估、维修和保养计划的制订、以及可靠性设计时的元件选型提供了参考.