全方位加权自适应形态滤波的井下电视套损图像去噪算法

在传统的数学形态学滤波基础上,引入全方位形态学结构元素,通过自适应形态学运算的加权组合,提出了一种全方位加权自适应组合形态滤波,对低光照条件下获取的井下电视套损图像进行滤波处理.实验表明,针对噪声主要为高斯白噪声的井下电视套损图像,通过与传统开闭和闭开形态学滤波以及中值滤波对比分析,该方法有效地去除了井下电视套损检测图像的噪声,改善了图像的视觉效果,从而提高了后期图像数字化定量解释的精确度.     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

基于数学形态学滤波的灰度图像边缘检测

针对灰度图像边缘检测,提出组合二值形态滤波结合边缘检测算子的新算法。该算法通过阈值分解把灰度图像形态学滤波问题转换为对二值图像形态学滤波,具有简便且适合逻辑电路实现等优点。仿真结果表明,选取适当的结构元素,该算法能够有效消除椒盐噪声、保留图像边缘。     

基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法

根据柔性形态学的相关概念和性质,提出了一种基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法.该方法首先定义了方向性结构元素,在结构元素内引入模糊推理方法判别图像边缘方向,进而构造方向性柔性形态学滤波器对图像边缘进行滤噪增强,并根据局部均值和熵差自适应确定增强系数.实验结果表明该方法可以有效滤除噪声,增强图像边缘.     

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。     

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.     

一种滤除心电信号中噪声的形态滤波方法

心电信号在检测过程中，常常会引入噪声和发生基线漂移，这严重影响了对心电信号的进一步分析和处理，采用数学形态学中的形态滤波方法，通过采5有不同尺寸结构元素的开－闭的闭－开运算平均组合，来滤除心电信号中的噪声和校正基线漂移，仿真结果验证该方法的有效性。     

基于全方位和多尺度形态学的图像边缘检测

针对图像中噪声和边缘形态的不同,定义了全方位、多尺度的形态学结构元素.通过形态运算的加权组合,构造了全方位、多尺度形态学的边缘检测方法.仿真实验表明,该方法与经典的边缘检测算子相比,不仅具有很好的边缘提取能力,而且具有很强的抗噪性能.     

基于T-S模糊系统和柔性多结构元的形态学彩色图像处理

基于数学形态学在处理二值图像和灰度图像方面的特点,文中在HSI颜色空间基于T-S模糊系统和柔性多结构元素上给出了新的彩色形态滤波和边缘检测方法.实验表明,柔性多结构元素比单一结构元素更优越,新的形态滤波和边缘检测方法对彩色图像处理能有效去除图像的噪声,保留图像细节.     

基于T—S模糊系统和柔性多结构元的形态学彩色图像处理

基于数学形态学在处理二值图像和灰度图像方面的特点，文中在HSI颜色空间基于T—S模糊系统和柔性多结构元素上给出了新的彩色形态滤波和边缘检测方法．实验表明，柔性多结构元素比单一结构元素更优越，新的形态滤波和边缘检测方法对彩色图像处理能有效去除图像的噪声，保留图像细节．     

基于柔性形态滤波和信息熵的电能质量扰动定位分析

针对电力系统中电能质量扰动信号常因周期性变化和采样过程而存在各种噪声的情况,提出一种基于柔性形态滤波和信息熵的扰动定位方法。柔性形态滤波器是在标准数学形态学滤波器基础上发展起来的,具有更强的抗噪声性能和鲁棒性。信息熵可以用来表征信号的无序性测量指标,已经被广泛应用于检测信号的突变情况。首先,将电能质量扰动信号进行柔性形态滤波处理,再将去噪声后的信号进行形态梯度变换,放大扰动信号的突变特征,最后求取信号的信息熵,根据信号突变出信息熵的不同得到扰动信号的准确定位结果。仿真结果表明,该方法对多种暂态扰动信号能准确定位,抗噪声干扰强,具有很高的可行性和有效性。     

基于多尺度形态学的边缘检测算法的改进

一幅图像的大量信息都是由图像边缘提供的,在图像处理中,对于复杂图像很难通过单一的结构元素用数学形态学的膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合得到较满意的检测图像;利用多元素,对形态结构大小尺度进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘;实验结果表明,与传统的边缘检测算子比较,方法计算量小,抗噪性好,可以适应不同类型的图像边缘检测需求。     

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。     

工程图纸图像净化处理

针对灰度工程蓝图的特点提出了图像锐化、二值化、线条保护滤波的净化处理的处理方案。在净化处理中采用了多结构元素形态滤波的新的形态学滤波方法。将一种能够滤除附在图像边缘上的多结构元素形态滤波器和基剪裁多结构元素形态滤波器应用于净化处理。     

路面三维数据去噪算法

为了满足路表三维形态精确重构和路面病害检测与特征提取的要求,针对路面激光三维成像系统,结合数字图像滤波处理技术,提出了一种双相标准差滤波法与基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的去噪方法,即先对路面三维数据进行双相标准差滤波处理,然后再对其进行基于组合结构元素的级联形态学滤波处理。对整个三维数据、行数据、列数据3个方面进行去噪效果分析。研究结果表明:双相标准差滤波法能够很好地滤除高信噪比情况下的脉冲噪声干扰,同时保持路表完整的三维图像细节;基于组合结构元素的级联形态学滤波在低信噪比情况下能有效滤除路表三维数据毛刺类背景噪声的干扰;将这2种滤波算法结合可使总噪声、行噪声、列噪声均获得比中值滤波更好的去噪效果。     

基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘的准确定位.仿真实验表明,该边缘检测算子定位准确,保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力.     

基于立体结构元素的三维形态滤波算法的研究

对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了分析和讨论,并针对医学图像三维重建中所遇到的图像去噪效果差、速度慢等具体问题提出了基于立体结构元素的三维形态滤波算法,理论分析和图像处理仿真实验表明,该类滤波新算法既能有效滤除噪声,又可充分保留原图像的细节信息。     

软件无线电中AM信号形态滤波解调法

形态滤波是图像边缘处理的一种强有效算法.将一维形态滤波算法应用于软件无线电AM类信号解调方向中,给出了在AM解调中结构元素的选取规则.通过实验仿真,验证了算法能有效克服正负尖峰噪声,及白噪声对AM信号包络干扰,具有较强的抗噪解调能力.该算法简洁、快速、实时性好,适于软件无线电的应用要求.     

基于Soft多结构元素形态学的TM图像边缘检测

基于传统的数学形态学边缘检测算法,改进结构元素,提出Soft多结构元素算子。针对TM图像中存在噪声多和边缘形态多样性的特点,构建多结构元素,并结合Soft形态学方法,对TM图像进行形态学的腐蚀和膨胀,实现遥感图像的边缘检测。     

电话复印文件笔画边缘墨点形态特征定量检验方法

现有的墨点形态特征检验方法由于在提取特征前缺少形态学滤波过程,使得墨点图像色度不均,导致检验结果受噪声影响大、检验结果不可靠,对此提出一种复印文件笔画边缘墨点形态特征定量检验方法。把膨胀与腐蚀运算依据不同顺序级联组成开启与闭合运算,分别利用开、闭运算去除较小的过亮和过暗细节,通过形态学滤波使得图像色度均匀;选择8×8方形结构算子,通过膨胀运算与腐蚀运算实现墨点图像边缘提取,结合二值化处理获得边缘信息,并检验墨点边界周长、直径、面积、圆度、矩形度及伸长度6个形态特征,实现特征定量检验。实验结果表明:该方法可有效滤除噪声、均匀图像色度,边缘的提取效果较好,并且通过该方法获取的边缘墨点形态特征检验结果与实际结果最为接近,应用价值最高。