用B样条小波进行图像的多尺度边缘检测

提出了一种基于B样条小波理论的多尺度图像边缘检测算子 ,并与传统的边缘检测算子 :Canny算子和Sobel算子 ,进行了比较。计算机仿真结果显示 ,该算子性能优于Sobel算子 ,与Canny算子性能相当 ,但比Canny算子算法简单 ,效率高。

基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。

区间B样条小波平面弹性及Mindlin板单元构造研究

基于二维张量积区间B样条小波及小波有限元理论,构造了一类用于分析弹性力学平面问题和中厚板问题的C0型区间B样条小波板单元。在二维小波单元的构造过程中,传统多项式插值被二维区间B样条小波尺度函数取代,进而构造形状函数和单元。与小波Galerkin方法不同,本文构造的区间B样条小波单元通过转换矩阵将无明确物理意义的小波插值系数转换到物理空间。区间B样条小波单元同时具有传统有限元和B样条函数数值逼近精度高及多种用于结构分析的基函数的优点。数值算例表明:与传统有限元和解析解相比,本文构造的二维小波单元具有求解精度高,单元数量和自由度少等优点。

双三次B-样条平滑滤波算子的研究

边缘检测一直是图像处理中的难题 .常用的边缘检测算子有 :Canny算子、Deriche算子、Sobel算子和Prewitt算子 ,它们将边缘检测算子归结为一个恰当的平滑方法及计算滤波之后的梯度或求二阶导数的零交叉指纹图 ,没有很好地解决平滑噪声和边缘的精确定位之间的矛盾 .充分利用边缘信息的多尺度性及小波变换的特性 ,通过B 样小波变换 ,给出了双三次B 样条平滑滤波算子 ,并且利用该算子进行了大量的边缘检测实验 .实验结果表明 ,文中所给的方法对边缘检测非常有效 ,具有良好的鲁棒性 .

用二次B样条小波进行图像的自适应阈值边缘检测

根据边缘检测的评价标准 ,参照最佳边缘滤波器的设计要求 ,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则 ,并在此基础上构造出二次B样条小波 ,提出了基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测的新方法。通过计算机仿真对该算法进行了验证 ,结果明显好于采用固定阈值的小波边缘检测。

提高亚像元图像分辨率的小波B样条方法

基于亚像元动态成像技术,提出了将小波变换与B样条曲线相结合的方法来提高亚像元图像的空间分辨率.该方法先将亚像元图像用四条B样条曲线插值放大,把放大后的图像进行小波分解为低频及水平、垂直、对角方向的高频子图像,用原始低分辨图像替换子图中的低频部分后再进行小波反变换来重构高分辨率图像.仿真结果表明,与其他方法相比,本方法可得到更好的视觉效果及较高的尖峰信噪比,是一种提高光学遥感图像分辨率的有效算法.

基于三次B-样条小波变换的汉字字形无级放大算法

本文提出将三次B-样条小波变换用于汉字字形无级放大处理的算法．该算法是在点阵汉字字形转化成轮廓线描述字形的基础上，将小波变换中的合成过程用于汉字字形的轮廓线放大，小波变换中的分解过程用于提高字形轮廓线放大的质量；在轮廓线放大成2j与2j＋1倍之间，实现任意比例的无级放大．从仿真结果来看，本算法具有放大质量高、算法简单等特点，不失为一种有效的汉字字形放大处理方法．

基于B样条的小波分解快速算法

在对一类广义多分辨模型研究基础上，以样条函数空间为例，全面剖析了基于Ｂ样条函数的多分辨塔式结构与算法，并详细给出了各滤波器参数。对一维信号与二维图象的仿真研究表明该算法简洁、快速，具有推广应用价值。

基于B样条小波的图像边缘检测算法

边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像处理中的重要内容。传统的边缘检测方法只根据当前像素点和相邻像素点之间的关系进行边缘检测,抑制噪声效果不好,定位边缘精度较低。为了更好的抑制噪声和精确定位图像边缘,使用3次B样条小波对图像进行多级分解和重构,综合考虑不同尺度上的图像边缘的检测算法。与Canny算子进行了实验对比,结果表明,该算法能够精确定位图像边缘,具有更好的抗噪性能。

基于B样条小波变换的矢量地图数据压缩及边界处理

在离散小波变换的快速Mallat算法基础上 ,根据小波滤波器的特点 ,提出了一种基于B样条小波变换的矢量数据压缩的边界处理的方法 。

B—样条子波在图像边缘检测中的应用

由于经典的边缘提取算子的处理结果不是十分令人满意,本文采用基于微分算子的思想以B-样条子波为处理函数的边缘提取算法。该算法充分的利用了B-样条函数在边缘拟合上的优势以及小波方法的多尺度优势,算法的处理结果令人满意。

基于B样条小波的零件缺陷图像边缘检测

针对零件图像直方图多峰的特点,设计了自动阈值分割与B样条小波相结合的缺陷图像边缘检测方法.采用多次迭代方法自动选取区域图像的阈值,从而将特定区域从图像中分割出来.分析小波边缘检测的原理,构造B样条小波函数,通过B样条小波模极大值实现了零件缺陷图像的边缘检测.实验结果表明,此方法优于传统的边缘检测效果.

基于最优条件下三次B样条小波的多尺度边缘检测算子

提出了一种新的基于三次Ｂ样条小波的边缘提取算子，该算子通过构造一个目标函数而得到一组最优滤波器的系数，并将这一组系数和以三次Ｂ样条函数作为尺度函数的线性组合作为最优边缘检测算子提取边缘，经验证该算子优于Ｃａｎｎｙ算子．

基于B样条小波的图像边缘检测

提出了一种检测图像边缘的方法。该方法在满足Canny提出的边缘检测 3个准则的基础上 ,构造二维可分离滤波器组 ,利用B样条小波对图像函数进行小波变换 ,提取图像边缘 ,较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾 ,并采用了多孔算法防止图像信息丢失。实验证明了B样条小波检测图像边缘的有效性。

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要,边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度特性和小波变换的性质,研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子,实现相对简单、效率较高。测试表明,该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。

基于Cinny准则的B样条小波图像边缘检测

基于Canny准则,参照最佳边缘滤波器的设计要求,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则。并在此基础上构造出二次B样条小波,提出了基于小波变换的多尺度自适应阈值图像边缘检测的新方法。

基于B样条小波变换的医学影像边缘提取

边缘提取一直是计算机视觉的重要问题,在医学影像处理中也占据着举足轻重的地位。本文讨论了小波变换理论及其应用于多尺度边缘检测的技术;导出了采用3次B样条小波作为边缘检测小波函数进行边缘提取的方法;并用实例与传统的边缘检测方法进行了比较,验证了该方法的有效性。

用B-样条小波变换生成新的汉字字形

基于三次B样条小波构造曲线的优点,生成新的汉字字形.它首先将字形轮廓线转换成B样条曲线,用小波变换分解曲线的控制点为不同层次的细节与低层次控制点(曲线),这些细节代表汉字字形的某些特征,改变某些层次上的细节,通过小波变换中的合成过程恢复字形,能得到一种新字形.

利用B样条小波变换提高地震信号的分辨率

介绍了小波变换的基本原理；利用二阶Ｂ样条函数为小波基，构造了尺度函数和小波函数。通过实际资料证明，小波变换综合考虑了地震信号的时域和频域特征，可获得不同频带的地震剖面。

B样条小波在提取脑电癫痫棘波中的应用

脑电癫痫特征波自动提取对于患者的诊断,以及减轻医生的繁重劳动力都具有重要意义。采用B样条小波对信号突变点灵敏检测的优良特性来进行癫痫棘波提取,取得了比较好的效果。