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小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。 相似文献
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对于图像来说,边缘是其最基本的特征.图像边缘是指灰度有明显反差变化的周围像素的集合,它是一种具有方向和幅值的矢量,是进行图像分割、图像识别以及纹理分析的重要基础,灰度的突变是其在图像中的主要表现.要正确检测出这种灰度的非连续性,确定其在图像中的准确位置,就需要采取相应的边缘检测方法.文章介绍了基于FPGA的图像边缘检测器的研究和设计过程,这种处理方式一方面显著提高了图像边缘处理的水平,另一方面还提高了图像处理的速度.另外,还根据边缘检测结果提出了具体的后续处理方法,以供参考. 相似文献
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图像边缘是对图像进行进一步处理和识别的基础,边缘都是图像上灰度不连续的点或灰度变化剧烈的地方,所以说图像的边缘就是信号的高频部分,边缘检测就是检测信号的高频部分,是图像基本特征之一。但在实际的图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题,所以本文提出了一种基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测方法,该方法能很好地检测出图像的边缘。 相似文献
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用小波包分解图像,对图像进行去噪,在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘,再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪,并且对图像邻域进行平滑处理,最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声,图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高,而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。 相似文献
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图像边缘检测技术及实现 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘检测技术在数字图像处理中有着重要的作用。本文对图像的边缘检测的各种边缘检测方法进行介绍和详细分析,并通过MATLAB对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,以及小波变换和数学形态学的边缘检测技术在复杂背景中的优势,为实际应用采用合适的图像边缘检测技术提供对照和参考。 相似文献
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针对图像去噪时造成的边缘模糊和细节损失问题,结合小波尺度相关性理论和经典的阈值去噪方法,提出了一种新的图像去噪算法,该算法利用不同尺度上小波系数间的相关性,对原图像和噪声对应的小波系数进行最大程度的区分,对前者予以保留,对后者则结合闽值去噪方法和该小波系数是原图像的置信程度进行处理。实验结果表明,该算法在达到很好的图像去噪的同时,能很好地保留图像的边缘和细节信息。 相似文献
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小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支,由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质,因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长,相关应用也不断的增长,文章以一例图像处理过程为例,阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。 相似文献
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曹丽 《中小企业管理与科技》2012,(15)
院本文提出了一种基于 Gabor 奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用 Canny 算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为的设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了 Canny 算法中人为设定阈值的缺陷,而且有效地去除了图像中的伪边缘 相似文献
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小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支,由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质,因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长,相关应用也不断的增长,文章以一例图像处理过程为例,阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。 相似文献
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以大庆长垣杏树岗地区高三组层序地层划分为例,分析了小波变换在高分辨率层序划分中的应用。利用对自然伽马曲线进行Morlet小波变换,将测井曲线信号转换为深度与尺度域的变化关系,得到不同尺度上的小波系数曲线,然后建立最佳尺度因子下的小波系数曲线的周期性振荡特征与各级层序界面的对应关系,最终将最佳尺度因子下的小波系数曲线用于层序的识别与划分。同时,结合地震资料和储层反演等资料验证,实践证明,最佳尺度因子下的小波系数曲线能准确识别出各级层序的界面,因此,利用小波变换进行层序地层划分为高分辨率层序地层学研究了提供一条新的途径。 相似文献
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《企业导报》2015,(12)
随着电子技术,计算机软件和硬件技术,图像处理及与人类视觉相关技术的发展,关于机器视觉图像处理的技术也获得了飞速的发展,图像处理技术在很多领域,如:制造业,工业,医疗业等都受到了广泛的应用。在工业领域,关于机器视觉的图像处理技术能够取代检测速度慢,检测精度不高的人工检测方法。在医疗领域方面,图像处理应用也相当广泛,它可以协助医师对人体的病原大小及其病原体情况进行分析检测,从而判断人体是否有不同于正常人的情况。然而,图像分割技术是图像处理技术中不可缺少的一环,人们往往只对所拍摄图像的某一部分感兴趣,我们将他们称为目标图像,而将其他图像部分称为背景,这是图像分析的第一步,因此,图像分割技术是整个图像处理中最重要的一环。本论文使用Visual C++6.0开发工具,进行系统代码的编写,最终很好的完成了本项目的开发,在实验室中,我们对本软件系统进行了严格的测试,测试结果表明:从精确度和稳定性方面都没有问题,能够满足工业及其制造业的产品要求。 相似文献
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机械工件在线检测在自动化生产中变得越来越重要,实现识别过程的自动化具有现实意义。本文提出了一种基于数字图像轮廓特征的机械工件自动识别系统,利用工业摄像镜机代替目视作为一个传感器,经图像采样、图像处理、图像分析识别等一系列的操作,可以达到机械工件识别的目的。本文分析了图像预处理环节及中值滤波的原理,并以机械工件为例,采用直接直方图二值化方法对图像进行分割;比较了经典的图像边缘检测算法,首次提出基于连通域的边缘提取方法;针对具体应用场合及机械工件的特征,提出利用位置与大小、形状等几何特征相结合的方法来识别工件。通过实验验证,显示出该识别算法所采用的方法具有工件识别速度快、准确性高、实用性强的效果。 相似文献