小波变换软阈值去噪在粗晶材料超声检测中的应用

本研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声检测信号增强中的应用。在分析结构噪声，电噪声和缺陷信号的小波变换特性的基础上，提出一种用一个尺度间变化的门限闭值来抑制噪声的小波变换系数，并以各尺度缺陷信号的能量关系形成权值，加权重构信号来提高信噪比。实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，增强了粗晶材料缺陷的检出率。     

一种基于小波分析的小目标检测算法

红外小目标检测技术由于其重要的军事意义成为研究热点。根据目标、噪声和背景边缘在小波域的不同特点,提出一种基于小波分析的红外小目标检测算法。该算法利用小波对奇异信号强有力的分析能力,消除了噪声和背景边缘对小目标检测的干扰,实现目标的检出。仿真实验证明该方法对红外图像中的小目标有比较理想的检测效果。     

脊小波变换域模糊自适应图像增强算法

提出了基于脊小波(ridgelet)变换域的模糊自适应图像增强算法,利用脊小波变换在表示图像线性奇异边缘时具有独特的优越性,达到突出边缘和抑制噪声的目的。利用频域内傅里叶投影变换定理,提出优化有限拉东(Radon)变换系数顺序的方法,使得拉东变换后图像的折回现象得到改善;利用广义模糊集合概念和最大模糊熵原理,提出一种自适应设置模糊增强函数方法,使得增强后的图像在抑制噪声、增强特征方面达到较好折衷。通过模拟实验显示,该算法优于传统的增强方式,在低信噪比情况(2.5~5.5 dB)下,其边缘检测概率大于二维小波增强方式约50%。应用于含有局部线形裂纹的路面病害图像的增强,可以将裂纹信号基本增强出来,且对路面上离散的油滴、石子等点噪声抑制较好。     

基于平稳小波变换的有噪弱目标检测方法的研究

利用平稳小波变换的多尺度边缘检测算法分别对模糊图像、低对比度图像和加入噪声的图像进行了边缘检测,验证了多尺度二次B样条小波的检测效果,也比较了三种小波局部模极大值方法在抗噪性、计算量及检测效果等方面的性能,并且针对对比度低,受噪声污染严重的目标图像,提出一种能够根据不同背景计算出自适应阈值的新方法,使其在抗噪的同时又能较好地提取出微弱目标边缘。实验证明,利用多尺度二次B样条小波边缘检测算法能有效地排除噪声干扰,准确地提取出微弱边缘,可以实现3%对比度下的有噪图像的目标探测问题。     

小波变换极大模图在射线检测中用于缺陷边缘提取

提出射线底片在C^a空间中的灰度信号模型，验证灰度信号不同组分的小波变换模值分辨分析尺度变化的规律。从射线底片的背景信号和高频噪声中提取了边缘信息。     

基于三次样条插值的图像多尺度方向边缘重构

为了检测小结构的轮廓以及大目标的边缘,将多尺度边缘检测与小波变换有机地结合起来,利用小波分析方法来研究信号的多尺度边缘特征。针对图像信号的多尺度边缘检测和重构问题,利用二进小波变换的多尺度分析特性,定义了图像在水平和垂直方向的多尺度边缘。同时,利用三次样条插值算法,提出了一种由二进小波变换在水平和垂直方向的极值重构图像信号的算法。实验结果显示多尺度重建方法与著名的交替投影算法相比,算法复杂度低,图像重建速度提高了20倍,而且重建图像质量较好,其峰值信噪比提高了1 dB以上。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

一种多方向的合成孔径雷达图像边缘检测方法

经典的边缘检测方法(Canny, Roberts, Prewitt等)受合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的影响致使其检测效果不佳;基于SAR图像的假设检验方法(Ratio算法等)其检测性能不随图像强度的变化而变化,边缘检测错误率低,但检测到的边缘片段较粗;针对上述问题,结合小波的多分辨分析特性以及Contourlet变换的充分捕获高维奇异信号的能力,提出一种改进的Contourlet变换与改进小波变换的模极大值方法对SAR图像进行边缘检测,在16个方向上对SAR图像进行边缘提取,进而保证了边缘信息的丰富性;试验结果表明,该方法提取的SAR图像边缘位置精确,运算速度较快,利于后续的图像匹配。     

小波变换域中图像噪声平滑技术

本文分析了小波变换应用于图像噪声平滑的原理，并对在应用中的小波函数的选择、信息剪裁和信号重构等几个重要问题进行了详细论述，对小波变换的图像滤波技术既能平滑噪声又能保留图像边缘的问题提出了具体要求。     

基于小波双尺度分析的光电小目标检测

 空间光电图像中的小目标检测可视为对目标信号的奇异值检测问题,而基于小波变换的多尺度分析是信号奇异值检测的重要方法。文中阐述了现有小波多尺度分析方法进行小目标检测的原理,并针对其运用中存在的模极大值线难以搜索以及目标定位精度不高的问题,利用小波函数的对称性及空间小目标信号近似对称的特点,提出了一种通过分析小波大小两个尺度来直接对光电小目标进行检测的方法,并对该方法进行了实现与仿真。仿真结果表明,该方法可以有效提高小目标的检测速度和定位精度。