基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。

基于Sobel算子的小波去噪算法

文章在分析Sobel算子边缘锐化与小波边缘检测的基础上,提出了一种能保持图像边缘的去噪方法。对加噪图像进行平稳小波变换以后,在各尺度下利用Sobel算子对小波高频系数进行边缘锐化,采用局部模极大值进行边缘检测,对于非边缘小波系数采用小波阈值滤除。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘。

人工神经网络在血型分析中的应用

随着全自动血型分析系统的普遍应用,基于血型图片数据的血型判断算法变得尤为重要。传统的血型分析算法对采集的图片中的灰度值进行分析,参考试剂说明书进行各种反应强度的情况进行分辨而后判定。而在实际应用中,由于光线、机械运动等因素的影响,采集的图片情况复杂多样,传统的判别条件不能胜任这种情况,基于此提出人工神经网络在血型分析中的应用。