基于模糊数学和神经网络的数学形态方法

文中应用模糊数学的原理,采用构造隶属函数的方法,在实现二值图像数学形态学基本算法的基础上,结合人工神经网络的方法实现了一种更为灵活的数学形态学运算。该方法不仅能实现传统的数学形态学的基本运算,而且通过选取 权值和阈值还可以实现除噪,滤波,边缘检测等更复杂的运算。     

基于模糊数学和神经网络的数学形态学方法

文中应用模糊数学的原理，采用构造隶属函数的方法，在实现二值图像数学形态学基本算法的基础上，结合人工神经网络的方法实现了一种更为灵活的数学形态学运算．该方法不仅能实现传统的数学形态学的基本运算，而且通过选取适当的权值和阈值还可以实现除噪、滤波、边缘检测等更复杂的运算．     

形态差分算子与图象形态滤波

本文依据数学形态学(Mathematical Morphology)的基本运算,提出形态差分算子(Morphological Diffezence Operator)MDO,进而讨论了其中几种常见算子(ED、DD、NLLP等的频响特性,最后给出了它们在图象检测与边缘抽取、图象二值化处理等方面的应用结果。     

形态差分算子与图象形态滤波

本文依据数学形态学(Mathematical Morphology)的基本运算,提出形态差分算子(Morphological Difference Operator)MDO,进而讨论了其中几种常见算子(ED、DD、NLLP等的频响特性,最后给出了它们在图象检测与边缘抽取、图象二值化处理等方面的应用结果.     

数学形态学的基本算法及在图像预处理中应用

介绍数学形态学的四种基本运算在二值和灰度形态学中的描述,分析结构元素的选取方法,探讨数学形态学在图像预处理中的应用。研究利用二值或灰度基本运算,分析数学形态学在图像预处理中噪声滤除、边缘检测以及断点连接方面的技术特点和实现方法。     

基于数学形态学的二值图象细化算法

介绍了传统细化算法的主要设计思想,提出一种改进的二值图象细化算法,在原有算法的基础上增加了一组承担交叉线两侧细化处理的结构元素.结果表明:这一算法使得目标图象能从各方面快速、均匀地收敛至其骨架.可以看出,结构元素是数学形态学中形态运算最重要最基本的概念,结构元素选择的是否恰当,将直接影响目标图象的细化结果.     

形态小波变换及其在图象编码中的应用

提出了一种基于形态学的非线性小波分析方法，并将这种形态小波分析方法应用于图象编码上，与一般的小波分解方法不同的是，该形态小波分解采用非线性方法，分解结果中图象特征更明显，图象编码压缩比更高，解码出的图象更加清晰；同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现，分解运算简单，速度快。     

电视跟踪系统中数字相关器的研究

本文提出了一种序列分级搜索二值图象相关检测的电视跟踪方法,它综合了SSDA法和序列分级搜索法的优点,可以简化算法,将多比特的相关检测变成二值图象的相关检测,使实现处理的硬件规模减小,运算速度提高;采用平滑滤波改善图象信噪比,可以提高二值图象相关检测的性能,用并行运算实现相关检测的实时处理。本文对二值图象相关检测的性能作了分析和计算机模拟。结果表明,当图象信噪比为1、几何失真因子为10％时,该方法仍有较好的性能。这种方法不仅可用于电视跟踪,也可以用于二维成象的雷达、红外跟踪系统。     

开闭运算在消除图象噪声中的应用研究

本文讨论了数学形态学开阔运算的滤波性质，并探讨了应用开闭运算恢复噪声污染图象的算法及其实现方法。     

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。     

形态插值方法应用于图像重构

指出了基于数学形态学的形态插值方法是一项新的研究领域，提出了一种改进二值图像测地距离函数和形态中集函数的方法，并在此基础上建立了一种适用于灰值图像、彩色图像及多光谱图像的形态插值变换．应用插值变换于图像分割序列重构的实验结果表明：该方法可以成功地运用于对各种类型的图像进行有效地插值重构和图像形变．     

基于数学形态学的图像处理方法

从图像的描述方法出发，在二值形态变换的基础上，通过引入图像的阀集合和本影，导出了多值形态学基本形态变换建立的方法．并揭示了二值形态学与多值形态学在结构算法上的相互联系．在图像处理的形态学方法上，提出了基于形态变换的图像边缘提取、多种形态梯度、形态骨架表示方法，以及具有去噪和形态平滑功能的开、闭形态变换在图像分析中的应用．     

基于不同代数结构的图象形态滤波

用于表示图象的模型空间上的形态算子不仅与模型空间的几何结构有关，同时还依赖于模型空间的代数结构。通过在目标空间中引入加性及乘性代数结构的方法，提出了基于目标空间不同代数结构的加性及乘性膨胀和腐蚀运算、以及以此为基础所建立的形态滤波，并通过对于其性质的讨论研究了形态滤波的算法及性能。指出了加性及乘性开、闭滤波在噪声滤除上由于目标空间代数结构的不同产生差异的原因。在此基础上，还对具有不同代数结构的灰值形态滤波进行了讨论。     

二值图像信息隐藏分析

在各种形式的数字图像分析中,二值图像信息隐藏及其对抗研究相对滞后,文中提出了一种全新的隐藏分析算法,可以成功地检测基于分块嵌入的二值图像信息隐藏．该算法借鉴了数学形态学非线性滤波理论,利用携带隐藏信息的载体图像来预测原始载体图像,通过计算载体图像与预测图像的差异,不但可以准确判定载体图像是否含有隐藏信息,而且还能精确估计出嵌入容量．实验结果表明,检测精度可达1％．     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像，检测出运动目标区域，得到运动目标子图像，剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射，得到二值图像，对二值图像进行水平和垂直投影，确定人脸的左右边界和上下边界，从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少，可以达到实时需要。     

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.     

复杂背景中视频图像目标的检测

研究带有运动景物的复杂背景中视频图像运动目标的检测。用图像差分法提取运动目标信息;针对运动景物在差分图像中产生强脉冲干扰的特点,提出K领域自适应滤波算法;采用二维熵准则选择最佳二值化阈值;最后用图像形态学运算处理目标的分割碎块。中给出了实验结果。     

基于HSV颜色特征的多目标视频检测与跟踪算法

针对跟踪多个运动目标交错运动时容易丢失目标的问题,提出了一种基于HSV颜色空间去识别与跟踪不同颜色目标的算法,对光照具有一定的鲁棒性。通过颜色空间转换提取目标原始二值图像,经中值和高斯滤波后,通过亮度检测判断是否对滤波后二值图像进行形态学膨胀;之后对较为精确的目标二值图像进行边缘检测,得到其最小包围矩形框,逐帧检测后绘制各颜色目标对应的运动轨迹,完成多目标的视频跟踪。对比经典Cam-Shift算法,实验表明,在多个目标具有不同颜色特征时,有效解决了视频跟踪中多目标交错运动丢失目标,且对光照敏感的问题,跟踪精度较高。     

基于分水岭变换的互相遮挡交通标志自适应分离

针对交通标志检测中标志互相遮挡导致检测性能下降的问题,提出一种基于分水岭变换的互相遮挡标志自适应分离算法.基于RGB归一化阈值分割算法对标志图像进行二值化处理,然后构造区域轮廓特征矢量对二值图像中各个兴趣区域进行匹配,确定并提取互相遮挡标志候选区域Blob.对提取的低维数Blob进行形态学膨胀处理,使不连续的边缘趋于连续,然后利用欧氏距离变换和分水岭变换寻求标志间分水岭脊线,利用脊线实现标志的自适应分离.实验结果表明算法取得较好的分离效果,在整个标志检测应用中,与现有算法相比,检测率提高了6.1%,处理速度提升了近3倍.     

基于标记的肝脏CT图像智能提取

针对腹部CT图像所含脏器多且复杂的特点,结合解剖学知识,提出了一种新的基于多尺度梯度的医学图像分割方法。结合图像的灰度直方图的梯度变化,对图像进行内外标记,而后利用强制最小技术对多尺度梯度进行修改。在修改后的梯度图像中直接进行全局阈值分割,并结合解剖学知识再进行相应的形态学处理,最终可以较好的将肝脏从腹部图像中提取出来,适合用于肝脏的智能提取。