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基于脊波变换的圆形图像边缘检测

西安工业大学学报 2007年第1期27卷 73-77,82页

作者：张国华高俊钗雷志勇韩冰西安工业大学数理系西安710032

批量生产圆形器件过程中,在线检测还缺乏快速算法.本文在脊波变换理论的基础上,利用多尺度小波变换具有去噪、准确定位奇异点和边缘提取等优势,针对圆形图像的特征,给出了一种检测圆形器件内外径的快速算法.实验模拟证明,该算法具有较... 详细信息

批量生产圆形器件过程中,在线检测还缺乏快速算法.本文在脊波变换理论的基础上,利用多尺度小波变换具有去噪、准确定位奇异点和边缘提取等优势,针对圆形图像的特征,给出了一种检测圆形器件内外径的快速算法.实验模拟证明,该算法具有较高的检测精度和可靠性.

关键词：边缘提取脊波变换小波变换 Radon变换

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基于复合脊波变换的图像去噪

现代电子技术 2011年第12期34卷 125-127页

作者：肖健陈一明广东石油化工学院广东茂名525000

脊波变换是在小波变换的基础上提出的多尺度分析方法,对于图像中直线状和超平面的奇异性问题,脊波变换比小波变换有更好的处理效果。应用数字复合脊波变换去除嵌入在图像中的白噪声,并使用一个简单的复合脊波系数的硬阈值来实现。实验... 详细信息

脊波变换是在小波变换的基础上提出的多尺度分析方法,对于图像中直线状和超平面的奇异性问题,脊波变换比小波变换有更好的处理效果。应用数字复合脊波变换去除嵌入在图像中的白噪声,并使用一个简单的复合脊波系数的硬阈值来实现。实验结果表明,这种算法比VisuShrink算法、普通脊波算法和Wiener 2滤波器图像去噪的去噪效果更好,同时复合脊波算法也能应用于图像去噪和模式识别特征提取。

关键词：图像去噪小波变换脊波变换复合脊波

基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法

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湖北农业科学 2016年第13期55卷 3468-3471页

作者：罗印徐文平四川托普信息技术职业学院成都611743

实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了... 详细信息

实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。

关键词：农作物图像脊波变换边界判别噪声检测方法中值滤波同态滤波 C++语言

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基于脊波与小波变换的联合图像去噪方法

西北大学学报（自然科学版） 2008年第5期38卷 739-743页

作者：陈斌贾建张慧玉张烨西北大学信息科学学院西北大学数学系陕西西安710127 西安财经学院信息学院陕西西安710061

目的通过对脊波与小波变换这两种图像处理方法的分析,指出两种方法各自在图像处理的优缺点并提出了基于脊波与小波变换的联合图像去噪算法(RWT)。方法在去噪之前,首先通过脊波变换中较大的脊波系数,探测并保留二维图像中的主要信息特征... 详细信息

目的通过对脊波与小波变换这两种图像处理方法的分析,指出两种方法各自在图像处理的优缺点并提出了基于脊波与小波变换的联合图像去噪算法(RWT)。方法在去噪之前,首先通过脊波变换中较大的脊波系数,探测并保留二维图像中的主要信息特征,然后在图像的剩余信息中,通过小波变换有效地去除包含在其中的零维噪声信息,可以保留图像中的主要信息特征并完成去噪过程。结果理论分析和实验结果都表明,与传统的小波阈值方法或脊波去噪方法相比较有明显的去噪效果。结论该方法不但可以保持图像的边缘和良好的视觉特性,而且去噪后图像的峰值信噪比可再提高将近2 dB,算法处理的时间复杂度为O(Nlog(N))。

关键词：脊波变换小波变换图像去噪

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极限学习脊波过程神经网络及应用

电子科技大学学报 2019年第1期48卷 110-116页

作者：刘志刚许少华肖佃师杜娟东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 中国石油大学(华东)非常规油气与新能源研究院山东青岛266580

为提高页岩的岩性识别精度,首先针对测井曲线连续变化、突变频繁的信号特征,利用脊波变换作为过程神经元的激励函数,提出一种脊波过程神经网络模型;其次通过Ada Boost的动态调整机制迭代调整模型和样本集权重,利用多个弱分类器的线性加... 详细信息

为提高页岩的岩性识别精度,首先针对测井曲线连续变化、突变频繁的信号特征,利用脊波变换作为过程神经元的激励函数,提出一种脊波过程神经网络模型;其次通过Ada Boost的动态调整机制迭代调整模型和样本集权重,利用多个弱分类器的线性加权构建强分类器;最后为提高AdaBoost中的每个脊波过程神经网络模型的学习速度,提出一种基于满秩分解的极限学习算法,通过Moore-Penrose广义逆求解隐层输出权值。仿真实验以A区的B1井和B2井为例进行岩性识别,通过对比分析验证方法的有效性,识别效果优于其他过程神经网络模型,准确率最高可达90%左右。

关键词：极限学习广义逆岩性识别过程神经网络脊波变换

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图像噪声可见性控制的脊波域自适应水印算法

仪器仪表学报 2008年第1期29卷 167-173页

作者：肖亮韦志辉吴慧中南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

研究脊波变换域稳健性数字水印嵌入问题,提出一种新颖的自适应乘性数字水印嵌入算法。将图像分块后对每块进行脊波变换,使变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性;通过分析脊波系数对不同纹理程度图像的分布特点,估计块内的噪声可... 详细信息

研究脊波变换域稳健性数字水印嵌入问题,提出一种新颖的自适应乘性数字水印嵌入算法。将图像分块后对每块进行脊波变换,使变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性;通过分析脊波系数对不同纹理程度图像的分布特点,估计块内的噪声可见性。水印自适应嵌入到块内具有能量最大方向的脊波系数,并根据嵌入水印图像的视觉感知质量和分块能量最大方向不能改变的约束要求估计水印嵌入的强度缩放参数。水印的盲检测使用相关检测器。理论分析和实验结果表明所提出的水印算法具有较高的稳健性和不可见性。

关键词：数字水印脊波变换线奇异性噪声可见性控制

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道路裂纹线检测中的脊波域图像增强算法

中国公路学报 2009年第2期22卷 26-30,76页

作者：张大奇曲仕茹李卫斌何力西北工业大学自动化学院陕西西安710072 西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

为了解决传统的图像增强方法中背景和裂痕区之间的对比度拉伸不足,致使基于图像处理的道路裂纹线自动检测方法不能有效地提取道路裂纹线的问题,基于破损道路裂纹线所呈现的特点,由图像脊波变换等效于拉东变换域一维小波分解的原理出发,... 详细信息

为了解决传统的图像增强方法中背景和裂痕区之间的对比度拉伸不足,致使基于图像处理的道路裂纹线自动检测方法不能有效地提取道路裂纹线的问题,基于破损道路裂纹线所呈现的特点,由图像脊波变换等效于拉东变换域一维小波分解的原理出发,提出了一种新的适用于道路裂纹线检测的脊波域图像增强算法。试验结果及其与其他图像增强算法的结果对比均表明:该算法能够有效地增强道路裂纹图像中的线状特征,有利于破损道路裂纹线的检测。

关键词：道路工程裂纹线检测脊波变换拉东变换小波分解图像增强

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基于多尺度几何分析的图像编码研究进展

计算机研究与发展 2010年第6期47卷 1132-1143页

作者：王相海孙强宋传鸣刘丹辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

近10年来,在小波变换的理论基础之上,产生了一系列新的能够更加有效地表示和处理高维数据奇异的数学变换,统称为"多尺度几何分析".它们不仅具有多分辨率特性、时频局部性、多方向性和各向异性,而且克服了小波变换表示边缘、轮廓等高维... 详细信息

近10年来,在小波变换的理论基础之上,产生了一系列新的能够更加有效地表示和处理高维数据奇异的数学变换,统称为"多尺度几何分析".它们不仅具有多分辨率特性、时频局部性、多方向性和各向异性,而且克服了小波变换表示边缘、轮廓等高维奇异时存在的局限性.目前,有关多尺度几何分析的理论和应用方法的研究已经成为一个新的热点.首先探讨了小波变换的方向特性及其局限性;其次,以多尺度几何分析的发展为主线,对基于各种多尺度几何分析工具的静态图像编码算法进行概述阐述和比较研究,同时分析和讨论了各类算法的优势和不足;最后,对基于多尺度几何分析的图像编码算法的未来发展进行展望.

关键词：图像编码多尺度几何分析脊波变换曲波变换 Bandelet变换轮廓波变换小波变换

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快速运动模糊图像盲解卷积算法

光学精密工程 2013年第10期21卷 2688-2695页

作者：廖永忠蔡自兴何湘华中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410081 湖南第一师范学院信息科学与工程系湖南长沙410205

针对快速运动形成的图像模糊,提出了一种运动模糊图像盲解卷积算法。首先,对被噪声污染的频谱图像进行脊波增强;然后,采用一种新的基于Radon变换的鲁棒算法来确定模糊核函数,该算法在小模糊长度和低信噪比的条件下仍能准确地估计模糊核... 详细信息

针对快速运动形成的图像模糊,提出了一种运动模糊图像盲解卷积算法。首先,对被噪声污染的频谱图像进行脊波增强;然后,采用一种新的基于Radon变换的鲁棒算法来确定模糊核函数,该算法在小模糊长度和低信噪比的条件下仍能准确地估计模糊核参数;确定模糊核函数后,采用基于hyper-laplacian先验的快速非盲解卷积算法来恢复模糊图像。实验结果证明,与基于机器学习的***的算法相比较,本文算法在获得相近效果的前提下,计算时间从近30min下降到40s左右。该算法对合成运动模糊图像和实际相机运动的自然模糊图像都具有较好的恢复效果。

关键词：盲解卷积模糊图像运动模糊 Radon变换脊波变换