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theimageedgedetection
- 小波变换的图像边缘提取论文根据边缘检测的评价标准，本文采用基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法对图像边缘进行检测，并通过计算机对算法进行了验证。通过与传统边缘检测方法的对比，证明所用方法的有效性-The Image Edge Detection Based on Wavelet
Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
wavelet-image-edge-detection
- 方向可调小波图像边缘检测，该算法的主要功能是通过小波变换将图像的边缘检测出来。图像的边缘，按像素点来看应该是灰度值突变的地方，方向可调小波边缘检测正式应用这一特性将图像的边缘提取出来-The steerable wavelet image edge detection, the main function of the algorithm is the edge of the image detected by the wavelet transform. The edge of the ima
aa
- 小波模极大值用于边缘特征提取.很好的一个matlab算法，可以直接验证。-Wavelet modulus maxima for edge feature extraction algorithm matlab good one can be directly verified.
Wavelet-Transform
- 一系列关于小波变换与亚像素边缘提取算法的论文，非常实用-Wavelet transform and a series of sub-pixel edge detection algorithm paper, very practical