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自适应阈值的canny算子

自适应阈值的canny算子
自适应阈值的canny算子

matlab小波去噪详解

小波去噪 [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname') 式中: 输入参数x 为需要去噪的信号; 1.tptr :阈值选择标准. 1)无偏似然估计(rigrsure)原则。它是一种基于史坦无偏似然估计(二次方程)原理的自适应阈值选择。对于一个给定的阈值t,得到它的似然估计,再将似然t 最小化,就得到了所选的阈值,它是一种软件阈值估计器。 2)固定阈值(sqtwolog)原则。固定阈值thr2 的计算公式为:thr 2log(n) 2 = (6)式中,n 为信号x(k)的长度。 3)启发式阈值(heursure)原则。它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。如果信噪比很小,按rigrsure 原则处理的信号噪声较大,这时采用sqtwolog原则。 4)极值阈值(minimaxi)原则。它采用极大极小原理选择阈值,产生一个最小均方误差的极值,而不是没有误差。 2.sorh :阈值函数选择方式,即软阈值(s) 或硬阈值(h). 3.scal :阈值处理随噪声水平的变化,scal=one 表示不随噪声水平变化,scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整,scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整. 4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd]. 常见的几种小波:haar,db,sym,coif,bior haar db db1 db2 db3 db4 db5 db6 db7 db8 db9 db10 sym sym2 sym3 sym4 sym5 sym6 sym7 sym8 coif coif1 coif2 coif3 coif4 coif5 coif6 coif7 coif8 coif9 coif10 bior bior1.1 bior1.3 bior1.5 bior2.2 bior2.4 bior2.6 bior2.8 bior3.5 bior3.7 bior3.9 bior4.4

小波阈值的函数介绍

1 阈值获取 MATLAB 中实现信号阈值获取的函数有ddencmp 、thselect 、wbmpen 和wdcbm ,下面对它们的用法进行简单的说明。 函数Ddencmp 的调用格式 (1)[THR ,SORH ,KEEPAPP ,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X) (2)[THR ,SORH ,KEEPAPP ,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X) (3)[THR ,SORH ,KEEPAPP]=ddencmp(IN1,'wv',X) 函数ddencmp 用于获取在消噪或压缩过程中的默认阈值。输入参数X 为一维或二维信号;IN1取值为'den'或'crop',den 表示进行去噪,crop 表示进行压缩;IN2取值为'wv'或'wp',wv 表示选择小波,wp 表示选择小波包。返回值THR 是返回的阈值;SORH 是软阈值或硬阈值选择参数;KEEPAPP 表示保存低频信号;CRIT 是熵名(只在选择小波包时用)。 函数thselect 的调用格式 THR=thselect(X ,TPTR) THR=thselect(X ,TPTR)根据字符串TPTR 定义的阈值选择规则来选择信号X 的自适应阈值。 自适应阈值选择规则包括下面四种: " (1)TPTR='rigrsure',自适应阈值选择使用Stein 的无偏风险估计原理。 (2)TPTR='heursure',使用启发式阈值选择。 (3)TPTR='sqtwolog',阈值等于sqrt(2*log(1ength(X)))。 (4)TPTR='minimaxi',用极大极小原理选择阈值。 阈值选择规则基于模型e t f y +=)(,e 是高斯A 噪声N(O ,1)。 函数wbmpen 的调用格式 THR=wbmpen(C ,L ,SIGMA ,ALPHA) THR=wbmpen(C ,L ,SIGMA ,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR 。THR 通过给定的一种小波系数选择规则计算得到,小波系数选择规则使用Birge-Massart 的处罚算法。[C ,L]是进行去噪的信号或图像的小波分解结构;SIGMA 是零均值的高斯白噪声的标准偏差;ALPHA 用于处罚的调整参数,它必须是一个大于1的实数,一股取ALPHA=2。 设t*是crit(t)=-sum(c(k)^2,k<=t)+2*SIGMA^2*t*(ALPHA+log(n/t))的最

小波去噪最优阈值自适应选取概要

30 李剑等:局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择 its application in partial discharge detection[J] . IEEE Trans on Dielectrics and Electrical Insulation,2002,9(3:446-457. Vol. 30 No. 8 wavelet polarity of modulus maxima[J].Power System Technology, 2003,27(5:55-57,71. [12] Saito N,Beylkin G.Multiresolution representations using the autocorrelation functions of compactly supported wavelets[J] . IEEE Trans on Signal Processing,1993,41(12:3584-3590. [13] 徐冰雁,黄成军,钱勇,等.多小波相邻系数法在局部放电去噪中的应用[J].电网技术,2005,29(15:61-64,70. Xu Bingyan, Huang Chengjun,Qian Yong,et al.Application of multiwavelet based neighboring coefficient method in denoising of partial discharge[J]. Power System Technology,2005 ,29(15: 61-64,70. [14] Donoho D L . De-noising by soft- thresholding[J]. IEEE Trans on Information Theory,1995,41(3:613-627. [15] 王立欣,诸定秋,蔡维铮.局部放电在线监测中基于小波变换的阈值消噪算法研究[J].电网技术,2003,27(4:46-48,78. Wang Lixin , Zhu Dingqiu , Cai Weizheng . Wavelet transform based de-noise algorithm by thresholding in on-line

自适应局部阈值

4.3.4自适应局部阈值 与全局阈值不同,局部阈值主要是通过考查在某一点或某一局部的特点,再根据灵活的判定原则来判定系数是“主噪”,还是“主信”,以实现去噪和保留信号之间的平衡,而且这些判定原则有时并不一定是从系数的绝对值来考虑的,而是从别的方面,例如从概率和模糊隶属度方面来考虑。 Vidakovic 等人利用主信系数和主噪系数在不同尺度中分布的不同特征,在Bayesian 框架下,结合假设检验,给出了一个阈值公式,并以此来对小波系数进行硬、软阈值处理;而Ching 则结合区间估计理论和假设检验的方法给出了另外一种局部阈值萎缩方法。实验结果表明,局部阈值确实比全局阈值对信号的适应能力好。 给定一个有较大白噪声的delmontl.mat图像。由于图像所含的噪声主要是白噪声,而且主要集中在图像的高频部分,所以我们可以通过全部滤掉图像中的高频部分实现图像的去噪。具体去噪过程可按照如下程序进行。 程序清单: %下面装入原始图像,X中含有被装载的图像 load wmandril; %画出原始图像 subplot(221);image(X);colormap(map); title('原始图像'); axis square %产生含噪图像 init=2055615866;randn('seed',init) x=X+38*randn(size(X)); %画出含噪图像 subplot(222);image(x);colormap(map); title('含噪声图像'); axis square; %下面进行图像的去噪处理 %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2(x,2,'sym4'); %提取小波分解中第一层的低频图像,即实现了低通滤波去噪

小波阈值图像降噪及MATLAB仿真

小波阈值图像降噪及MATLAB仿真 图像信号在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质,这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。为了抑制噪声,改善图像质量,便于更高层次的处理,必须对图像进行降噪预处理。 小波降噪的方法有多种,如利用小波分解与重构的方法滤波降噪、利用小波变换模极大值的方法去噪、利用信号小波变换后空域相关性进行信噪分离、非线性小波阈值方法去噪、平移不变量小波降噪法,以及多小波降噪等等。归结起来主要有三类:模极大值检测法、阈值降噪法和屏蔽(相关)降噪法。其中最常用的就是阈值法去噪,其基本思想就是利用图像小波分解后,各个子带图像的不同特性选取不同的阈值,从而达到较好的降噪目的。而且,小波变换本身是一种线形变换,因而对于类似于高斯噪声的效果较好。线性运算往往还会造成边缘模糊,小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的降噪具有明显的优势,且在降噪的同时实现了图像一定程度的压缩和边缘特征的提取。所以小波降噪具有无可比拟的优越性。小波降噪主要优点有: 低熵性,小波系数的稀疏分布,使得图象变换后的熵降低; 多分辨率,由于采用了多分辨率的方法,所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征,如边缘、尖峰、断点等; 去相关性,因为小波变换可以对信号进行去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以小波频域比时域更利于降噪; 选基灵活性,由于小波变换可以灵活选择变换基,从而对不同应用场合、不同的研究对象,可以选用不同的小波函数,以获得最佳的效果。 一、阈值去噪法简述 1992年,斯坦福大学的Donoho D L和Johnstone教授提出一种具有良好的统计优化特性的降噪方法,称作“Wavelet Shrinkage”(即阈值收缩法)。 该方法的主要思想是:基于图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在高频(LL);噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中。根据该特征,设

用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码

%用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码clear; warning off; SE = strel('diamond',4); BW1 = imread('cameraman.tif'); BW2 = imerode(BW1,SE); BW3 = imdilate(BW2,SE); BW4 = BW1-BW3; %rgb转灰度 if isrgb(BW4)==1 I_gray=rgb2gray(BW4); else I_gray=BW4; end figure,imshow(I_gray); I_double=double(I_gray);%转化为双精度 [wid,len]=size(I_gray); colorlevel=256; %灰度级 hist=zeros(colorlevel,1);%直方图 %threshold=128; %初始阈值 %计算直方图 for i=1:wid for j=1:len m=I_gray(i,j)+1; hist(m)=hist(m)+1; end end hist=hist/(wid*len);%直方图归一化 miuT=0; for m=1:colorlevel miuT=miuT+(m-1)*hist(m); end xigmaB2=0; for mindex=1:colorlevel threshold=mindex-1; omega1=0; omega2=0; for m=1:threshold-1 omega1=omega1+hist(m); end omega2=1-omega1; miu1=0; miu2=0; for m=1:colorlevel if m

改进的自适应阈值Canny边缘检测_雒涛

第36卷第11期 光电工程V ol.36, No.11 2009年11月Opto-Electronic Engineering Nov, 2009 文章编号:1003-501X(2009)11-0106-06 改进的自适应阈值Canny边缘检测 雒 涛1, 2,郑喜凤1,丁铁夫1 ( 1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春130033; 2. 中国科学院研究生部,北京100039 ) 摘要:针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷,本文提出了一种新的自适应改进方法。该方法根据梯度直方图信息,提出梯度差分直方图的概念,同时,对图像进行自适应分类处理,使得算法不仅不需要人工设定阈值参数,而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象。对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明,对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片,该算法具有边缘检测能力强、自适应能力强的优点。 关键词:Canny算法;自适应;边缘检测;图像处理 中图分类号:TN247;TP391 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.1003-501X.2009.11.022 Improved Self-adaptive Threshold Canny Edge Detection LUO Tao1, 2,ZHENG Xi-feng1,DING Tie-fu1 ( 1. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China; 2. Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China ) Abstract: The two thresholds of classical Canny operator need to be set manually, which limits the application of this algorithm. Therefore, many researches about how to choose threshold adaptively are done to solve this problem. Based on the gradient histogram, a method of threshold-adaptable edge detection is proposed. This method is on the basis of gradient histogram difference diagram with adaptive image classification techniques. It not only automatically sets the two thresholds, but also avoids disconnected or false edges in detection. Experiments prove that the method is threshold-adaptive and advantageous for edge detection in color image whose pixels of larger gradient amplitude are mainly located in the edge between the target and background. Key words: Canny operator; threshold-adaptive; edge detection; image process 0 引 言 边缘是重要的图像特征。因此,边缘检测是图像处理与分析的基础性课题,受到人们广泛而深入的研究。传统边缘的检测算子,如Robert、Prewitt、Kirsch、Sobel、LoG、Canny等,本身存在种种不足,在许多情况下无法达到很好的检测效果。近年来,在传统方法的基础上,相继发展出了一批新的边缘检测方法,如曲面拟合法、基于自适应平滑滤波法、小波变换法等。尽管如此,Canny算子由于具有较好的信噪比和检测精度,仍然在图象处理领域得到广泛应用。 利用Canny算子进行边缘检测时,需要人为确定高、低阈值的参数,而且不同的阈值对边缘检测的结果影响很大。但是,在实际情况中,不同图像取得最佳边缘检测效果的阈值各不相同。如果简单地使用传 收稿日期:2009-05-12;收到修改稿日期:2009-07-14 基金项目:中国科学院东北振兴科技行动计划重点项目(DBZX-2-017);吉林省信息产业发展专项资金项目 作者简介:雒涛(1982-),男(汉族),山东济南人。博士研究生,主要研究图像处理与视频压缩。E-mail: luotaomao@https://www.doczj.com/doc/1718204085.html,。

小波变换图像去噪的算法研究自设阈值

基于小波的图像去噪 一、小波变换简介 在数学上,小波定义卫队给定函数局部化的新领域,小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造,()x ψ称为母小波,(mother wavelet )或者叫做基本小波。一组小波基函数,()}{,x b a ψ,可以通过缩放和平移基本小波 来生成: ())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ (1) 其中,a 为进行缩放的缩放参数,反映特定基函数的宽度,b 为进行平移的平移参数,指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下,一维小波基函数序列定义为: ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i (2) 其中,i 为平移参数,j 为缩放因子,函数f (x )以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f (x )和()x b a ,ψ的内积: () dx a b x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=?+∞ ∞- (3) 与时域函数对应,在频域上则有:

())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- (3) 可以看出,当|a|减小时,时域宽度减小,而频域宽度增大,而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。这说明连续小波的局部是变化的,在高频时分辨率高,在低频时分辨率低,这便是它优于经典傅里叶变换的地方。总体说来,小波变换具有更好的时频窗口特性。 二、图像去噪描述 所谓噪声,就是指妨碍人的视觉或相关传感器对图像信息进行理解或分析的各种因素。通常噪声是不可预测的随机信号。由于噪声影响图像的输入、采集、处理以及输出的各个环节,尤其是图像输入、采集中的噪声必然影响图像处理全过程乃至最终结果,因此抑制噪声已成为图像处理中极其重要的一个步骤。 依据噪声对图像的影响,可将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。由于乘性噪声可以通过变换当加性噪声来处理,因此我们一般重点研究加性噪声。设f(x,y)力为理想图像,n(x,y)力为噪声,实际输入图像为为g(x,y),则加性噪声可表示为: g(x,y)= f(x,y)+ n(x,y), (4) 其中,n(x,y)和图像光强大小无关。 图像去噪的目的就是从所得到的降质图像以g(x,y)中尽可能地去除噪声n(x,y),从而还原理想图像f(x,y)。图像去噪就是为了尽量减少图像的均方误差,提高图像的信噪比,从而尽可能多地保留图像的特征信息。 图像去噪分为时域去噪和频域去噪两种。传统图像去噪方法如维纳滤波、中值滤波等都属于时域去噪方法。而采用傅里叶变换去噪则属于频域去噪。这些方法去噪的依据是一致的,即噪声和有用信号在频域的不同分布。我们知道,有用信号主要分布于图像的低频区域,噪声主要分布在图像的高频区域,但图像的细节信息也分布在高频区域。这样在去除高频区域噪声的同时,难免使图像的一些细节也变得模糊,这就是图像去噪的一个两难问题。因此如何构造一种既能降低图像噪声,又能保留图像细节特征的去噪方法成为图像去噪研究的一个重大课题。

基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法

中北大学 毕业设计(论文)任务书 学院、系: 专业: 学生姓名:车永健学号: 设计(论文)题目:基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日

任务书填写要求 1.毕业设计(论文)任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写,经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计(论文)开始前一周内填好并发给学生; 2.任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,不得随便涂改或潦草书写,禁止打印在其它纸上后剪贴; 3.任务书内填写的内容,必须和学生毕业设计(论文)完成的情况相一致,若有变更,应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写; 4.任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写,应写中文全称,不能写数字代码。学生的“学号”要写全号(如020*******,为10位数),不能只写最后2位或1位数字; 5.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计(论文)任务书

毕业设计(论文)任务书 3.对毕业设计(论文)课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等): 1、论文一份; 2、程序代码及图像结果; 3、英文翻译一份。 4.毕业设计(论文)课题工作进度计划: 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料,完成开题报告; 学习有关知识,方案确定,完成中期报告;完善算法并仿真验证; 撰写、修改、评阅毕业论文; 论文答辩 学生所在系审查意见: 系主任: 年月日

小波阈值降噪

一种基于小波阈值降噪方法的图像降噪效果研究 电子信息学院 赵华 2015201355 一、引言 数字图像处理(Digital Image Processing ,DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代,随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展,为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础,使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中,DIP 应用十分广泛,医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而,在图像的采集、获取、编码和传输的过程中,都存在不同程度被各种噪声所?干扰?的现象。如果图像被干扰得比较严重,噪声会变成可见的颗粒形状,导致图像质量的严重下降。根据研究表明,当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时,图像分割的误检率就高于0.5%,而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后,尽可能地去除图像噪声,我们在从图像中获取信息时就更容易,有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外,在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本文以小波变换作为分析工具处理图像噪声,研究数字图像的滤波去噪问题,以提高图像质量。 二、基本原理 1.小波基本原理 在数学上,小波定义为对给定函数局部化的新领域,小波可由一个定义在有限区域的函数ψ(x )来构造,ψ(x )称为母小波(mother wavelet ),或者叫做基本小波。一组小波基函数, {ψa,b (x )},可以通过缩放和平移基本小波来生成: ?? ? ??-ψ=ψa b x a x b a 1)(, 其中,a 为进行缩放的缩放参数,反映特定基函数的宽度,b 为进行平移的平移参数,指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下,一维小波基函数序列定义为: ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i 其中,i 为平移参数,j 为缩放因子,函数f (x )以小波ψ(x )为基的连续小波变换定义为函数f (x )和ψa,b (x )的内积: ( )()dx a b x a x f f x W b a b a ?? ? ??-ψ=ψ=?∞ ∞-1,,,

图像的阈值分割方法研究

第1章相关知识 1.1图像分割的概述 在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将他们分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有:阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。 阈值法是一种传统的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。已被应用于很多的领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像的分割,红外成像跟踪系统中目标的分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标的分割等;在医学应用中,血液细胞图像的分割,磁共振图像的分割;在农业工程应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别的前提,分割的准确性将直接影响后续任务的有效性,其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。 1.2 阈值分割的基本原理

MATLAB中的阈值获取和阈值去噪(超级有用)

1.阈值获取 MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm,下面对它们的用法进行简单的说明。 (1)ddencmp的调用格式有以下三种: (1)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X) (2)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X) (3)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X) 函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。输入参数X为一维或二维信号;IN1取值为'den'或'cmp','den'表示进行去噪,'cmp'表示进行压缩;IN2取值为'wv'或'wp',wv表示选择小波,wp表示选择小波包。返回值THR是返回的阈值;SORH是软阈值或硬阈值选择参数;KEEPAPP表示保存低频信号;CRIT是熵名(只在选择小波包时使用)。 (2)函数thselect的调用格式如下: THR=thselect(X,TPTR); THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。 自适应阈值的选择规则包括以下四种: *TPTR='rigrsure',自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。 *TPTR='heursure',使用启发式阈值选择。 *TPTR='sqtwolog',阈值等于sqrt(2*log(length(X))).

*TPTR='minimaxi',用极大极小原理选择阈值。 阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e,e是高斯白噪声N(0,1)。(3)函数wbmpen的调用格式如下: THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA); THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。THR 通过给定的一种小波系数选择规则计算得到,小波系数选择规则使用Birge-Massart的处罚算法。{C,L]是进行去噪的信号或图像的小波分解结构;SIGMA是零均值的高斯白噪声的标准偏差;ALPHA是用于处罚的调整参数,它必须是一个大于1的实数,一般去ALPHA=2。 设t*使crit(t)=-sum(c(k)^2,k<=t) + 2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t))的最小值,其中c(k)是按绝对值从大到小排列的小波包系数,n是系数的个数,则THR=|c(t*)|。 wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA,ARG)计算阈值并画出三条曲线。 2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t)) sum(c(k)^2, k<=t) crit(t) (4)wdcbm的调用格式有以下两种: (1)[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA); (2)[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA,M); 函数wdcbm是使用Birge-Massart算法获取一维小波变换的阈值。返回值THR是与尺度无关的阈值,NKEEP是系数的个数。[C,L]是要进行压缩或消噪的信号在j=length(L)-2层的分解结构;LAPHA

基于阈值的图像分割方法

基于阈值的图像分割方法

课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名湛宇峥 学号1412202-24 学院信息与电子工程学院专业电子信息工程 指导教师崔治副教授 2017年6月12日

湖南城市学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明:所呈交的课程结业论文,是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担

目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6) 2基于区域的全局阈值选取方法 (7) 2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录

基于阈值的图像分割方法 摘要:图像分割多年来一直受到人们的高度重视,至今这项技术也是趋于成熟,图像分割方法类别也是不胜枚举,近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节,是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中,人们对图片的要求也是有所提高,在对图像的应用中,人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分就对应图像中的特定的区域,为了辨识和分析目标部分,就需要将这些有关部分分离提取出来,因此就要应用到图像分割技术。 关键词:图像分割;阈值;matlab

小波阈值的函数介绍

1 阈值获取 MATLAB中实现信号阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wdcbm,下面对它们的用法进行简单的说明。 1.1 函数Ddencmp的调用格式 (1)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X) (2)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X) (3)[THR,SORH,KEEPAPP]=ddencmp(IN1,'wv',X) 函数ddencmp用于获取在消噪或压缩过程中的默认阈值。输入参数X为一维或二维信号;IN1取值为'den'或'crop',den表示进行去噪,crop表示进行压缩;IN2取值为'wv'或'wp',wv表示选择小波,wp表示选择小波包。返回值THR 是返回的阈值;SORH是软阈值或硬阈值选择参数;KEEPAPP表示保存低频信号;CRIT是熵名(只在选择小波包时用)。 1.2 函数thselect的调用格式 THR=thselect(X,TPTR) THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X 的自适应阈值。 自适应阈值选择规则包括下面四种: (1)TPTR='rigrsure',自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。(2)TPTR='heursure',使用启发式阈值选择。 (3)TPTR='sqtwolog',阈值等于sqrt(2*log(1ength(X)))。 (4)TPTR='minimaxi',用极大极小原理选择阈值。 阈值选择规则基于模型e =) y+ (,e是高斯A噪声N(O,1)。 t f 1.3 函数wbmpen的调用格式 THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA) THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。THR通过给定的一种小波系数选择规则计算得到,小波系数选择规则使用Birge-Massart的处罚算法。[C,L]是进行去噪的信号或图像的小波分解结构;SIGMA是零均值的高斯白噪声的标准偏差;ALPHA用于处罚的调整参数,它必须是一个大于1的实数,一股取ALPHA=2。 设t*是crit(t)=-sum(c(k)^2,k<=t)+2*SIGMA^2*t*(ALPHA+log(n/t))的最小值,其中c(k)是按绝对值从大到小排列的小波包系数,n是系数的个数,则

自适应阈值化的函数

自适应阈值化的函数为: AdaptiveThreshold 自适应阈值方法 void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, int threshold_type=CV_THRESH_BINARY, int block_size=3, double param1=5 ); src 输入图像. dst 输出图像. max_value 使用CV_THRESH_BINARY 和CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值. adaptive_method 自适应阈值算法使用:CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C (见讨论). threshold_type 取阈值类型:必须是下者之一 ?CV_THRESH_BINARY, ?CV_THRESH_BINARY_INV block_size 用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ... param1 与方法有关的参数。对方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是一个从均值或加权均值提取的常数(见讨论), 尽管它可以是负数。 函数cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像,采用下面公式: threshold_type=CV_THRESH_BINARY: dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>T(x,y)

基于小波变换的自适应阈值指纹图像去噪

基于小波变换的自适应阈值指纹图像去噪 黄勇兴 (南昌航空大学 江西 南昌 330063) 摘要:本文介绍了一种小波变换自适应阈值的指纹图像去噪方法。该方法是对指纹图像进行小波分解,然后基于Bayes 框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,结合软阈值法对指纹图像进行去噪,提高指纹图像的峰值信噪比(PSNR ),解决噪声过强问题,使得指纹图像整体得到增强以方便指纹识别后续的指纹匹配。 关键字:指纹图像,小波变换,软阈值,指纹去噪 0引言 指纹识别系统包含指纹图像预处理、特征提取和特征匹配等三个阶段。指纹预处理是指纹识别中非常重要的一步,它的好坏直接影响特征提取和识别效果。小波变换是传统傅里叶变换的继承和发展,由于小波的分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,因此,特别适合于图像信号这一类非平稳信源的处理。近几十年,随着小波技术发展,已较好地运用到信息处理、图像处理、量子理论等科技领域。小波技术在图像恢复和增强、图像分割、图像数据库检索、图像配准和图像重建等处理上有较多的应用。 Donoho 和Johnstone 在小波变换的基础上提出了小波阈值【1】 去噪的概念,并证明了此方法在Besov 空间上可以得到其他任何线性估计都不可能达到的最佳估计值。本文在Donoho 等人提出的去噪方法Visu Shrink 【1】 和Grace Chang 等人提出的基于Bayes 准则的去噪方 法Bayes Shrink 【2】 的基础之上,研究了一种基于小波变换的自适应阈值指纹去噪方法,该方法是在不同子带和不同方向上通过选择不同的最佳阈值去噪,以期获得更好的指纹预处理 效果。 2 小波变换简介 [3-4] 连续小波变换是指信号)(t f 与具有良好局部化性质的小波函数)(,t b a φ作内积,即 dt t t f t t f b a W b a b a f )()()(),(),(,,?>= =<ψ ψ (1) 由此可知,它们的区别在于小波函数)(,t b a ψ的不同。上式也可表示为: dt b a t t f a b a CWT )( )(| |),(2 1? -=ψ (2) 相应地,离散小波变换为: )2 ()(2 ),(2 n k k f n m DW T m m -=∑ψ (3) 逆离散小波变换为: )2 ()(2 ),(2 n k k f n m DT DWTf k m m -==∑ψ (4) 3小波分解与阈值处理 3 .1小波分解 图像信号的小波分解实质上就是把图像信号分解成不同频带范围内的图像分量。对图像

数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab要点

1.课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果,以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件(阈值等)的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果,能够从理论上做出合 理的解释 2.课程设计的要求 (1)能对图像文件(bmp,jpg,tiff,gif)进行打开,保存,退出等功能操作 (2)包含功能模块:图像的边缘检测(使用不同梯度算子和拉普拉斯算子)(3)封闭轮廓边界 (4)区域分割算法:阈值分割,区域生长等

3.前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将他们分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有:阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时,那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y),其灰度集范围是[0,L],在0和L之间选择一个合适的灰度

小波变换图像去噪MATLAB实现

小波变换图像去噪MATLAB实现

基于小波图像去噪的MATLAB 实现 一、 论文背景 数字图像处理(Digital Image Processing ,DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代,随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展,为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础,使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中,DIP 应用十分广泛,医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而,在图像的采集、获取、编码和传输的过程中,都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重,噪声会变成可见的颗粒形状,导致图像质量的严重下降。根据研究表明,当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时,图像分割的误检率就高于0.5%,而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后,尽可能地去除图像噪声,我们在从图像中获取信息时就更容易,有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外,在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声,研究数字图像的滤波去噪问题,以提高图像质量。 二、 课题原理 1.小波基本原理 在数学上,小波定义为对给定函数局部化的新领域,小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造,()x ψ称为母小波,(mother wavelet )或者叫做基本小波。一组小波基函数,()}{,x b a ψ,可以通过缩放和平移基本小波 来生成: ())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ (1) 其中,a 为进行缩放的缩放参数,反映特定基函数的宽度,b 为进行平移的平移参数,指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下,一维小波基函数序列定义为: ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i (2) 其中,i 为平移参数,j 为缩放因子,函数f (x )以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f (x )和()x b a ,ψ的内积:

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