一种结合sobel算子和小波变换的图像边缘检测方法

提出了一种基于数据融合的边缘检测方法。该方法对原始图像分别采用sobel算子和基于离散小波变换两种方法提取边缘,然后将两种方法的检测结果进行数据融合,得到一幅新的边缘图像。实验证明,融合后的图像边缘集合了两种检测方法的优点,是一种有效的图像边缘检测方法。

一种基于数据融合和小波变换的图像边缘检测方法

论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法 .此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理 ,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值 ,对融合图像进行边缘检测 .试验结果表明 ,此方法不仅能有效地抑制噪声 。

结合LOG算子和小波变换的图像边缘检测方法

针对目前常用的边缘检测方法对噪声比较敏感,测得的边缘比较粗糙等现象,在传统边缘检测方法的基础上提出了一种基于数据融合的边缘检测方法。该方法分别采用改进的LOG算子和离散小波变换对原始图像进行边缘检测,建立相应的融合原则,并将两种方法检测出来的边缘进行数据融合,得到最终的图像边缘。实验证明,该方法结合了两种检测方法的优点,有效地提高了边缘检测准确性,获得了比较理想的边缘检测效果。

基于小波变换的多源图像数据融合与边缘检测方法

提出基于小波变换的多源图像数据融合和边缘检测的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现多源图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取多源图像边缘,或对多源图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。

基于双树复小波的图像边缘检测

边缘检测在图像处理中具有非常重要的作用,它可以作为图像分割、模式识别及场景分析和图像检索的基础。经典的边缘检测算法相对比较简单,但方向适应性受到一定限制,尤其针对多方向的边缘,其检测结果明显不满足要求。在充分研究小波性能特点以及边缘检测的基础上,提出了方向选择性更强的双树复小波边缘检测算法。实验证明:该算法边缘定位效果好,边界相对清晰而且比较连续,同时能充分检测出图像细节部分的边缘。

多尺度小波分解融合在微机电陀螺数据处理中的应用

提出一种小波域数据融合模型.将多个传感器的数据进行多尺度分解,分别对每个尺度上的细节信号和最粗尺度上的近似信号进行局部加权融合,并根据小波重构公式得到原尺度上的融合信号.基于实际工程应用对该模型进行了数学证明,分析随机序列经离散小波多尺度变换后的形式,研究各尺度上的平滑信号、细节信号之间的统计特性,从理论上解释小波域多尺度数据融合算法的优越性.实验表明:该方法能显著提高数据融合后微机电陀螺仪的零偏稳定性.

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。

数据融合技术在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于数据融合的图像边缘检测算法。此种方法对初始图像分别采用“Rob-erts”算子和“sobel”算子及小波变换三种方法进行边缘提取,再将三种算法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。实验结果表明,该方案所得到的边缘图像的效果优于单独采用“Sobel”或“Roberts”算子所获得的边缘图像,是一种行之有效的图像边缘提取算法。

基于特征级数据融合的遥感图像重构模式研究

基于图像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合.本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.本文最后通过融合实验验证了上述结论.

基于小波变换的零件图像融合与边缘检测

提出基于小波变换的零件图像数据融合和边缘检测的方法,对图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取图像边缘,或对图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合。最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像。实验结果表明:该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘。

融合波段特征的多光谱遥感影像感知哈希认证算法

目的 多光谱遥感影像的完整性、真实性等安全问题逐步受到人们的关注,但是,传统认证技术更多地关注数据载体的认证,其不能满足多光谱遥感影像的认证需求。针对多光谱遥感影像的数据特点,提出一种融合波段感知特征的多光谱遥感影像感知哈希认证算法。方法 首先,采用隐形格网划分将多光谱影像的各个波段划分成不同的区域;然后,采用离散小波变换对各波段相同地理位置的格网单元进行分解,并分别采用不同的融合规则对小波变换后的不同分量进行融合;最后,通过Canny算子与奇异值分解提取融合结果的感知特征,再对提取的感知特征进行归一化,最终生成影像的感知哈希序列。多光谱影像的认证过程通过精确匹配感知哈希序列来实现。结果 本文算法采用Landsat TM影像和高分二号卫星的融合影像数据为实验对象,从摘要性、可区分行、鲁棒性、算法运行效率以及安全性等方面进行测试与分析。结果表明,该算法只需要32字节的认证信息就能够实现多光谱遥感影像的认证,摘要性有了较大提高,且算法运行效率提高约1倍;同时,该算法可以有效检测影像的恶意篡改,并对无损压缩和LSB水印嵌入保持近乎100%的鲁棒性。结论 本文算法克服了现有技术在摘要性、算法运行效率等方面不足,而且有较好的可区分性、鲁棒性,能够用于多光谱遥感影像的完整性认证,尤其适合对摘要性要求较高的环境。