基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性。     

基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

基于形态多结构元和小波变换的边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法。通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘。基于实验结果,指出对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声,提取边缘,且效果优于经典的边缘检测算法。     

含噪图像的快速边缘检测算法

提出了一种在含噪图像中检测边缘的快速算法。通过分析噪声的导数与边缘的导数的分布特点,推导出了三类模板算子：差分算子、邻域积分算子和非极值抑制算子。差分算子用于突出边缘,邻域积分算子用于抑制噪声,非极值抑制算子用于提取准确的边缘点。与Canny算子的对比实验表明,在弱噪声下,检测结果两者相当;在强噪声下,结果优于Canny算子,并且计算量仅为Canny算子的40%。     

一种图像边缘检测的新算法

构造了一种含有方向信息的八方向边缘提取算子 ,采用边缘跟踪的方法来抑制噪声 ,并提出了一种自适应确定边缘提取门限值的方法     

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.     

一种基于小波变换和Canny算子相结合的边缘检测方法

提出了一种利用小波变换手段和Canny检测算子相结合的边缘检测处理方法。在提取图像边缘之前,利用小波变换能够检测局部突变的能力以及多尺度聚焦的功能,充分抑制图像噪声干扰的同时适当调整图像中目标与背景的对比度,最后利用最优阈值下的Canny算子提取图像边缘。此方法可以很好的消除因噪声干扰带来的虚假边缘,强化弱边缘,使之能够更理想的被检测出来。     

一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.     

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。     

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.     

基于多结构元素的脊骨边缘提取

提出了一种从脊骨图像中提取边缘的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中脊骨边缘形态选择不同的结构元素进行脊骨边缘提取。实验表明,该算法具有良好的边缘提取能力。     

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.     

小波变换在图像去歪斜中的应用

提出一种基于小波变换的图像去歪斜方法。图像去歪斜的关键在于边缘检测和边框提取。边缘检测采用由粗到细的方法，利用小波变换的多分辩率特性，得到的结果较传统的方法有更好的去噪和定位性能，并能保留必要的细节。边框提取则是用改进的Ｈｏｕｇｈ变换寻找直线，将参数空间二次量化，在一定程度上解决了常规Ｈｏｕｇｈ变换抗干扰性和精度之间的矛盾。