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1.
传统Harris角点检测算法对噪声敏感,图像分辨率不同,角点容易产生漂移。,结合小波变换的多尺度特性,提出一种基于小波变换的角点检测算法.该算法在图像缩放、旋转或灰度变化时保持了Harris角点检测算法检测角点效果良好的优点．改进了其不具有尺度不变性的缺点,并具有较强的抗噪性与实时性, 相似文献
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在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。 相似文献
3.
杨飒 《广东教育学院学报》2006,26(3):53-57
应用多尺度小波变换实现数字图像的融合，其融合算法可分为基于像素级和基于区域级两大类．通过对CT图像和MRI图像实现图像融合并对融合后的图像进行定量评价，表明在多尺度小波变换的各种融合算法中，基于小波系数频带方向最大值融合算法能提供更好的可视性和清晰度． 相似文献
4.
为进一步提高QRS波检测算法性能,提出一种基于小波变换的自学习QRS特征提取方法。使用小波变换进行信号去噪,在选取阈值时依据各层数细节系数添加阈值系数,充分保留心电信号有用特征成分,降低小波重构失真度。在QRS波检测过程中使用自学习差分阈值法实时对R点阈值进行更新,能提高算法抗干扰能力。通过对MIT-BIH数据库心律失常信号处理的实验表明,该算法得到了较高的SNR值与较低的MSE值,QRS波识别精度达到了99.554%,具有更高的有效性。 相似文献
5.
根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
6.
提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法．该算法在源图像小波变换的高频子带内，利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数，而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到．然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像．实验采用可见光图像与SAR图像融合，结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息，并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点． 相似文献
7.
黄晓青 《宁夏师范学院学报》2014,(6):79-82
提出了一种基于非抽样小波变换的模糊逻辑图像融合方法.该方法利用非抽样小波对红外与可见光图像进行多尺度分解变换,可分别得到原图像的高频子带系数和低频子带系数;低频子带系数的融合准则采用自适应模糊逻辑算法,高频子带系数的融合准则采用绝对值最大法,最后对融合后的各子带系数进行非抽样小波逆变换得到融合图像.仿真实验表明,该方法对红外与可见光图像融合效果好且运算处理速度更快. 相似文献
8.
该文研究了基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测算法,利用快速小波变换算法即Mallat算法检测和提取扰动信号,并在MATLAB环境下进行了仿真,采用db4小波、3尺度进行小波分解与重构并对信号进行检测,验证了小波变换能够实现电能质量扰动信号的准确定位。 相似文献
9.
《石家庄学院学报》2015,(6)
混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好. 相似文献
10.
针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进 Normalshrink 自适应阈值去噪算法,通过 3 次 B 样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进 Normalshrink 自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的 Candy 算子和传统的 Normalshrink 自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约 5db。 相似文献
11.
某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法.该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声.仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多. 相似文献
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利用小波变换的多尺度特性,根据压缩比的要求,选择恰当的小波函数和分解尺度,用此来检测出图象的边缘点,对一幅图象只存贮边缘点及左右码。如果要求较高的压缩比,则进一步用直线段或园弧段进行拟合,只存贮端点等及左右码,解码特别快。 相似文献
13.
提出一种基于尺度不变特征点的数字水印算法,利用尺度不变特征点作为同步水印的参考点,通过自适应的邻域半径来从中筛选出用于同步水印的参考点,根据基于图像内容的水印模型（CBWM）,生成并嵌入水印,同时考虑到小波域的优良特性,选择从小波低频系数中寻找特征点。结果表明该算法表现出较好的鲁棒性。 相似文献
14.
文章介绍了双树复小波变换,根据BKF模型,采用贝叶斯最大后验估计,给出了一种基于双树复小波变换的图像去噪算法。在仿真实验中,该算法与经典ProbShrink算法相比能提高峰值信噪比,改善视觉效果与去噪效果。 相似文献
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小波模极大值是在对多尺度小波变换进行不规则抽样的基础上得到的,可以用来描述信号的奇异性.提出了一种小波模极大值结合多尺度不变矩法的图像检索算法,该算法对图像进行小波变换求得多尺度下的模图像,求出所有尺度下的局部极大值及其位置,并对得到的目标边缘进行细化;采用欧氏距离来度量图像的相似性,实现图像的准确检索.同时,设计开发... 相似文献
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钟读贤 《安徽教育学院学报》2011,29(3):32-34
将小波分析同矩量法相结合,首先,讨论了周期小波在电磁散射问题中的应用,并指出随着目标电尺寸的增大,该方法产生一个庞大而病态的阻抗矩阵,结果大量的计算机资源因此而耗费。其次,提出周期小波的两种改进算法,其中物理光学预处理算法改善了阻抗矩阵的病态性,降低了矩阵维数,提高了计算速度。 相似文献
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为了解决带有皮裂纹特征的指静脉图像中干扰区域影响静脉特征提取的难题,提出一种基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪算法。该算法首先生成静脉图像像素点的Hessian矩阵,然后通过Frangi滤波对起皮干裂区域进行精准检测,最后对受干扰区域进行非局部均值滤波去噪。理论分析与实验结果表明,该算法与现有经典静脉去噪算法相比,充分利用了图像上其它区域的冗余信息,在实现去噪的同时,更好地保留了非受干扰图像区域的静脉细节部分,一定程度上克服了经典去噪算法对整个图像的过平滑问题。在认假率为0时,拒真率相比原结果降低了5.63%。 相似文献
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在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。 相似文献