形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法研究

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域.针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了基于形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法.首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行增强处理,由形态学运算调整结构元素尺度,采用抗噪型算子进行边缘检测,依据边缘图像的信息熵确定权值进行融合,改进了数学形态学边缘检测算法.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力.     

一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.     

基于数学形态学的图像边缘检测算法

传统的边缘提取算法非常有效但对噪声非常敏感,大多形态学边缘检测算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理.文中提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后将各方向边缘融合得到图像边缘.实验结果表明,文中提出的算法不仅具有很强的抗噪性,而且能有效地提取图像的边缘.     

结合Wiener滤波和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种将Wiener滤波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法.首先用自适应Wiener滤波对含噪图像去噪,然后构造6种具有代表性的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,自适应确定权重,将多结构元的边缘检测信息加权求和,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘.实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法.     

基于改进数学形态学的含噪图像边缘检测

针对传统的边缘检测算法对含噪图像的检测效果不理想,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法首先采用多尺度双结构元素形态学进行滤波去噪,再利用改进的多尺度多结构元素形态学边缘检测算子进行图像边缘提取。实验表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,对含噪图像的边缘检测效果良好,提取的边缘清晰且平滑,边缘定位精度高。     

用形态学改进医学图像边缘检测算法

针对医学图像的噪声问题,在数学形态学边缘检测算子的基础上,综合多结构元素和多尺度算法的特性,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法采用交替序列滤波器和结构元素,对数据分别进行闭运算和开运算,并且对水平、垂直和倾斜方向采用不同的权重系数进行加权,同时计算出膨胀型边缘检测算子,最后获得改进的边缘检测算子。给出了算法实现的具体步骤,使用该算法提取了MRI图像边缘,并对Lena图也进行了检测。实验表明该算法能够提高传统的形态学边缘检测方法的边缘分辨率,具有一定的实用性。     

基于改进的形态学算子的灰度图像边缘检测

提出一种改进的形态学图像边缘检测算法.针对单结构元素在检测时出现检测结果边缘线条粗、不连续性的问题,该算法提出了利用6种具有代表性的结构元素进行膨胀组合,形成多尺度结构元素,从而弥补了传统边缘检测算法提取灰度图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺点.     

改进的形态学航空图像边缘检测算法

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于数学形态学的图像边缘检测算法进行改进:一是利用1种自适应加权复合数学形态学滤波器对图像进行滤波,二是结合图像特点和结构元素的自然属性,自适应确定权重,构造出1种具有较强抗噪能力的数学形态学梯度边缘检测算法。实验结果表明,该算法边缘定位准确,能检测出相对完整的边缘图像,且对噪声有较好地抑制作用。     

基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法

钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.     

一种基于数学形态学的多形状多尺度边缘检测算法

基于数学形态学的边缘检测过程中,不同形状、不同尺度的结构元素在滤除噪声和保持边缘细节方面的作用是不同的,为此提出了一种基于多形状多尺度结构元素的自适应边缘检测算法,分别使用不同方向和大小的结构元素提取图像边缘,通过计算信息熵自适应确定权重系数,对多形状结构元素和多尺度结构元素检测的边缘做融合处理.实验结果表明,该算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声影响,提高了检测精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.