用M带小波变换实现图像的边缘检测

小波变换是一种时频域信号分析理论，是信号分析处理的一种强有力的新工具。文中根据小波变换特点和边缘的时频空特性，在Ｍａｌａｔ关于小波边缘提取理论的基础上，将二通道小波变换的边缘提取问题推广到Ｍ通道小波变换的边缘提取，讨论和分析了如何利用Ｍ带小波来获取边缘的方法和实现步骤     

使用小波变换的图像边缘检测算法

描述了一种新的图像特征提取方法。它基于小波变换的多尺度方法。这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征。文中给出了图像特征提取的实例。     

小波变换图像压码延拓匹配与变换系数研究

研究了延拓匹配,证明了小波变换图像压码中采用Ｄａｕｂ滤波器时,周期延拓比对称延拓在结构上能更好地对滤波器进行匹配;对小波变换域样本场的统计特性和游程概率进行了分析,并在此基础上实现了高压缩比和高信噪比的图像压缩。     

基于小波变换的医学图像融合技术

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。     

基于小波变换和神经网络的视频文字检测

图像中文字的检测有广泛的应用范围。无论是出现在场景中的文字 ,还是以图形的形式附加在视频图像中的文字 ,都能提供重要的索引信息资源。在这篇文章中 ,我们实现了一种基于小波变换和人工神经网络的视频文字检测系统。它能检测出现在数字图像中的文字区域。我们的系统实现了一个层次间隔的特征提取器 ,其输出结果将送到一个用于提取文本区域的人工神经网络处理器 ,即智能分类器。分析出来的文字区域可以送往适当的光学字符识别系统。在对各种各样文本检测的试验中显示了我们的系统的性能。     

基于小波变换的图像数据压缩方法

小波变换继承了傅立叶分析优点，主要使用在静态和动态图像压缩领域，已经成为某些图像压缩的国际标准。二维小波变换是在第一代图像压缩基础上，采用小波变换为主的多尺度分析算法，使处理后的图像可以达到30—60倍的高压缩比率，也更适合在目前低宽带的网络中传输。     

基于图像边缘与Hough变换的振动位移测量方法

为了解决振动位移测量场合受限于传感器的安装空间,以及其本身质量对测量精度的影响,课题组提出了一种基于视频图像的振动测量方法,建立了图像边缘检测结果与目标物体位移之间的联系。由于使用经典Canny算法进行图像测量时,其图像边缘会出现不连续或虚假的情况,因此采用图像灰度与Hough变换相结合的方法,提高其测量精度。为验证该方法的有效性,搭建了箱体模型（目标物体）进行振动实验;并将经典Canny算法得出的结果及文中提出的视频图像测量的结果与传感器测得结果进行比较。实验结果表明,提出的方法相比使用经典Canny算法进行图像测量时精度提高了大约12%,且具有测量简单和测量范围灵活等优点。该方法为测量环境受限的场地提供了一种新的思路。     

基于B样条小波的医学图像边缘提取

利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。     

基于小波变换和模糊模式识别的超声无损检测

本文研究了小波变换和模糊模式识别在薄板粘接质量超声检测中的应用.首先介绍了有关复合粘接材料的超声无损检测方法,然后使用小波变换对超声检测信号进行分析,提取出与粘接质量有关的三个特征值;根据超声检测回波信号特征值具有模糊性这一特点,提出了以隶属度为核心、以最大隶属度原则为判断标准的模糊模式识别算法.实验证明,该特征提取和模式识别算法对于粘接质量定量识别的准确度比较高.     

SAR图像边缘检测方法综述

边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问题,讨论了现有的SAR图像边缘检测方法,总结了SAR图像边缘检测中存在的两个问题——边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。最后在总结现有研究成果的基础上展望了SAR图像边缘检测的发展方向。     

基于小波变换的数字水印方案

数字图像水印技术一般面临着两个方面的矛盾问题,就是水印算法的复杂度越高,一般对应的算法的鲁棒性越强。本文提出了一种数字水印方法,这种算法基于离散小波变换,为了提高算法的稳定性,确保水印的抗干扰能力,在编码时应用了纠错码技术。     

微细钻头折断的小波识别法

本文提出了一种基于小波分析的微小钻头折断的在线监测方法,得出微小钻头折断时的力信号呈现大幅度增长的趋势,并利用小波分解代替传统的傅立叶变换进行信号分析,来准确识别钻头的正常钻削与破损状态,从而获取钻头折断的预报,实验结果证明了该方法的有效性。     

一种视频帧宏块噪声判断的自适应边缘检测技术

在视频错误隐藏及恢复处理中,对受损对象的边缘提取和重构是一个十分重要的内容．各种边缘检测技术根据不同的场景具有各自的优点和缺陷．本文对两种经典的检测算子进行分析和仿真,进行性能比较,然后提出一种能根据视频帧宏块噪声自适应的边缘检测技术,通过仿真结果证明其性能要优于两种经典的边缘检测技术．     

基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.     

基于Matlab的自适应图像数字水印

随着信息时代的到来,特别是Internet的普及,使得图片、音乐、电影和电视节目等音像产品正向着全数字化制作、存储和传播的方向发展。计算机技术的提高,使得数字信息的复制变得越来越简单,这一方面促进了社会的进步和发展,另一方面信息的安全保护问题日益突出,如何在数字作品中加入版权信息,保护产品著作权人的权益是目前急需解决的问题,数字水印技术就是为满足这些多元化的需求而提出的。     

基于分形的快速最大熵红外图像特征检测

文章针对红外图像目标检测问题,提出一种基于分形的快速最大熵的红外图像特征检测算法.该算法利用DBC方法计算分维数,根据人造物和自然背景分形维差异,确定目标区域;最后,通过二维最大熵原则确定最佳阈值,实现对单目标或者多目标图像分割.该算法能够较好实现红外图像特征检测,有效抑制背景和噪声.     

基于小波分析的故障诊断

对信号进行特征提取，是故障诊断的关键。突变信号往往对应着某类故障，如果能对突变信号进行有效识别，就能达到故障诊断的目的。对如何从混有噪声的振动信号中有效识别出突变信号，本文进行了一系列方法研究。     

基于小波域的分形图像压缩及其实现的EDA设计

研究了在小波变换域内,基于迭代分形的图像压缩方法。并用VHDL语言针对其分形匹配算法 进行了EDA设计,解决由于分形匹配搜索造成的压缩编码时间过长的问题。     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以ＥＺＷ编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（ＦＥＺＷ）算法．实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于ＥＺＷ算法．     

基于进气调节的汽油机空燃比控制系统研究

针对单缸汽油机进行了结构改进,设计了用于空气调节的电子节气门机构,制定了各个工况下的空燃比控制策略,并对发动机的控制参数进行了优化,开发了发动机空燃比控制系统,实现了喷油和进气量的联合控制.台架试验结果表明,采用进气调节系统后,发动机动力、经济性和排放指标得到了显著的改善.