一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子.该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC++6.0编程实现.实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力.     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子。该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC＋＋6.0编程实现。实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力。     

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

基于数学形态学的遥感影像人工草地提取研究

以内蒙古自治区太仆寺旗为研究区,基于Landsat 8 OLI遥感影像,采用数学形态学方法构建了太仆寺旗人工草地提取模型.对内蒙古自治区太仆寺旗2013年8月23日的遥感影像进行了几何精校正、辐射定标、大气校正等预处理,并进行了归一化植被指数NDVI计算.在分析太仆寺旗人工草地几何特征的基础上,采用数学形态学方法对NDVI梯度图像进行了边缘检测,得到了边缘NDVI梯度图,并对其进行了二值化处理.基于圆环形结构元素构建了太仆寺旗人工草地提取模型,从NDVI梯度图的二值图像中提取了形状规则的圆形人工草地,并与太仆寺旗人工草地实际数目与面积进行了比较.结果表明,提取数目精度达到93.73%,提取面积精度达到92.16%,说明本文提出的基于遥感影像与数学形态学的人工草地提取模型,可有效地提取太仆寺旗的人工草地.     

一种改进型动脉图像增强方法研究

根据动脉图像去噪易产生模糊边缘的现象以及动脉区域测量的精确度要求,提出一种改进型动脉图像增强方法.将图像分为目标区域与背景区域两部分,采用强制极小值方法对图像局部极小值进行标记拓展并设为掩膜图像来修正原始形态学梯度,从而抑制图像边缘扩展.设置灰度值修正梯度,使得图像增强目标区域的同时削弱背景区域.将该算法运用到实际的图像增强中,并与其他算子的增强进行对比.数据结果显示该方法具有很好的增强效果和较强的实用性.     

基于三角模的模糊形态学截集兼容性研究

回顾了数学形态学的发展，尤其是将二值形态学从二值图像扩展到灰度图像的模糊形态学方法的相关概念．并给出了一种基于三角范逻辑的模糊形态学定义，对它的主要操作作了α-截集兼容性分析．结果表明采用合适的三角模和反三角模算子，可以使由对应的二值形态学算子导出的模糊形态学算子有很好的特征匹配性．     

基于数学形态学的去方块效应法

为了减少多分辨奇异值分解(MSVD)图像融合后的图像出现明显可见的方块效应,提出一种基于数学形态学的边缘检测去方块效应的方法.首先通过形态学梯度算子求出两幅原图像的边缘,将边缘融合后的图像作为有方块效应图像的边缘,然后根据形态学梯度逆变换得到结果图像.最后,采用客观性能指标对结果图像进行评价.实验结果表明本文中的方法不仅简单易行,而且图像可以达到较均匀的成像效果;方块效应去除后,图像表现出良好的视觉效果,清晰度和空间频率都有很大提高,且具有较好的保持边缘的性能.     

基于Curvelet域自适应数学形态学降噪的含噪图像盲分离方法

针对含有噪声情况下的盲分离问题,提出一种基于Curvelet域自适应数学形态学降噪的含噪图像盲分离方法.该方法在对含噪混合图像进行Curvelet多尺度几何分析的基础上,根据Curvelet变换域信号稀疏的特点,采用位置相关自适应数学形态学降噪算子进行降噪,选取最稀疏的子带图像寻求分离矩阵,进而实现全局分离.仿真结果显示,该方法对于含噪图像的盲分离具有良好的性能.     

数字图像法测量光纤端面几何参数

基于数字图像处理的方法对光纤端面的几何参数进行自动测量,具有处理速度快、测量精度高以及不过于依赖操作水平的优点.利用数字图像处理技术对各种光纤端面图像进行分析并进行必要的数字图像处理;针对不同光纤端面的特点,建立相应的数学物理模型,计算出各种待测光纤的几何参数;并用Matlab7.0软件设计出简单方便且功能完善的光纤端面几何参数测量软件系统.     

基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。     

基于脉冲涡流热成像的铁磁性构件缺陷检测

针对铁磁性构件损伤探测问题,提出了二维大津法(Ostu)与多尺度形态学梯度边缘检测相结合的方法,该方法基于脉冲涡流热成像的缺陷无损检测技术,处理分析红外图像,得到缺陷边缘特征,用于监测铁磁性构件的健康状态。首先利用脉冲涡流热成像装置对铁磁性构件加热,并使用红外热像仪摄取红外图像;然后利用二维Ostu算法对获得的红外图像进行分割,得到二值缺陷区域,并对其进行连通性计算,从而得到涡流线圈内缺陷区域,提取裂纹缺陷;最后对所得裂纹缺陷进行多尺度形态学梯度边缘检测,并运用物象关系,测量缺陷几何尺寸。构件缺陷试验证明该方法对缺陷边缘检测效果良好,实现了铁磁性构件缺陷的无损检测。     

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.     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

一种细胞边缘信息提取的结合型算法

目的 本文较详细介绍了一种提取细胞边缘信息的、基于Canny算子和数学形态学的结合型算法. 该结合型算法的建立为后续细胞图像的目标识别、特征提取、图像匹配等的实现提供一定的理论依据. 方法先采用Canny算子进行细胞边缘的粗提取, 接着运用数学形态学对图像进行一系列操作, 直至检测出细胞边缘. 结果与结论该方法优于传统的微分算子和经中值滤波后再进行Canny算子检测后的边缘效果.     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

用数学形态学方法进行数字图像的分析和处理是一种新兴的图像处理技术。图像分割在图像分析、模拟识别目标中将会直接影响到处理的结果。通过讨论数字图像中最基本的二值图像的分割算法,用数学形态算子的序结构和级联的数学形态学算法结合的方法完成对二值图像的分割。     

数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea (Hirasaka) Hansen & Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.     

基于视觉的贴片元件检测算法

为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.     

基于拍摄图像的PDF417条码识别

针对拍摄的PDF417二维条码图像的特点,研究了相应的识别方法.利用梯度特征并结合数学形态学的方法,给出了一种复杂背景下条码图像的定位方法,该方法能准确地从复杂背景中分割出条码图像.对于拍摄的非线性几何失真条码图像,采用分块校正方法有效解决了图像的几何畸变校正问题.给出了一种基于投影算法的条空序列识别方法,该方法可适用于受噪声及模糊等因素影响的图像.实验结果表明,提出的识别方法可以有效识别拍摄的PDF417二维条码图像.     

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪声干扰,而且能够消除过分割区域,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,有效提高了图像分割效果。