基于向量小波变换的小目标检测方法

研究红外图像中的小目标检测问题 .将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变 ,用向量小波变换来增强目标 ,抑制噪声 ,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法 .实验结果表明 ,对一般噪声条件下得到的红外目标图像 ,该方法能准确地检测、定位和分割小目标 .而且 ,该方法鲁棒性好 。

三维物体表面的小波平滑方法

用结构光方法获取物体表面的三维信息 ,由于其计算简单 ,易于实现 ,在计算机视觉领域获得了广泛的应用。然而由于物体表面反射特性的不均匀性、转台的机械扰动以及初始量化误差 ,实际得到的物体表面将存在一些形变 ,影响物体表面特性的计算。文中介绍用结构光获取的三维物体表面的小波平滑方法。首先 ,将物体表面轮廓线 (激光扫描线和截面线 )以弧长为参数沿X、Y、Z三个方向分解 ,并分别用小波进行平滑处理 ,然后再将这些平滑后的数据进行合并重组 ,以得到光滑的表面轮廓曲面。文章最后给出了实验结果。