数学形态学在圆形目标识别和定位中的应用

利用数学形态学简单准确和便于捕捉图形特征的特点，提出了一种提取圆形目标并定位图像方法。先用形态学开运算去除较小团块，再通过形态学边缘提取算法找出图像中物体边缘，通过圆形的判别标准，提取图像中圆形目标，并定位了圆心的位置。实验表明这是一种有效的提取圆形目标的方法。是实现多种特征定位的有效尝试。     

基于数学形态学的香梨果梗提取方法

果梗是香梨品质分级的重要指标之一。本文在香梨图像经过背景分割和边缘检测获取边缘图像后,提出一种利用数学形态学方法对香梨果梗进行自动提取的新方法。利用MATLAB 7.1软件平台开发了香梨果梗自动提取的计算机视觉检测软件。研究结果表明,该方法对香梨果梗的提取的正确率为90.7%。     

基于Matlab的浮选图像形态学参数识别研究

根据浮选泡沫颜色、大小等特征可估计浮选精矿品位,调节浮选工艺流程,使其达到最佳状态.利用数字图像处理技术对浮透图像中的泡沫边缘进行准确的分割,进而实现对泡沫的面积、直径、倾角等形态学参数进行分析,提取其特征参数,进而建立选矿指标的数学模型,可实现选矿指标的快速预报.该文重点对浮选图像的边缘提取算法进行了研究,提出了泡沫边缘提取“草帽”算法.在此基础上基于科技应用软件MATLAB实现了对浮选泡沫边缘的准确分割以及形态学参数的提取.     

一种基于阈值与边缘检测的遥感图像分割方法

针对阈值分割法分割遥感图像目标区域不完整问题,提出了一种融合边缘信息的遥感图像目标分割方法。方法以阈值分割得到的图像为基础,同时融合边缘提取方法得到的目标边缘图像,然后采用区域生长的方法填充融合图像的孔洞,最后利用形态学滤波得到完整的目标区域。实验证明,本方法能够完整分割遥感图像目标区域,为后续的目标识别奠定了基础。     

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。     

基于毫米波雷达的输电线路山火故障检测方法

在提取的红外多谱图像火点目标中,存在大量黑色杂质和边缘锯齿,导致获取的山火故障信息存在偏差,输电线路故障检测精度低.为此,提出了基于毫米波雷达技术的输电线路山火故障检测方法.首先利用红外多谱摄像仪获取山火红外多谱图像,提取火点目标后采用数学形态方法处理该图像,然后在毫米波雷达技术检测输电线山火故障过程中,通过大气模型数据标准计算大气分子系数,利用Fernald方法获取气溶胶系数,结合形态学处理后的火点目标图像得到山火位置、烟雾浓度、山火火势等信息,并发出输电线路故障警报.实验结果表明,采用本文方法检测输电线路山火故障时的准确度高达99.30%,时间消耗约为1 s,是一种高效率、高精度的输电线路山火故障检测方法.     

基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究

基于深度学习方法给出的目标矩形框检测结果,针对实时目标轮廓提取和颜色识别问题,提出了一种基于边缘提取和形态学操作的方法.首先通过Canny边缘检测算法提取图像大致轮廓,应用多次形态学闭操作将目标主体与背景、噪声等加以区分,找出最大轮廓即目标轮廓,然后利用目标轮廓所包含的区域,在HSI颜色空间中完成目标颜色的统计和识别,并采用真实场景中的无人机、小汽车和人的图像来进行实验验证.实验结果表明,所提出的方法相比纯粹基于深度神经网络的方法在效率上有较大提升,相比纯粹的底层图像处理方法在精度上有较大提高,既保证了实时性,又确保了较高的精度.     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节     

双阈值法地面激光点云强度图像边缘提取

在扩展目标激光测距方程的基础上,根据扫描仪的辐射机制,分析了利用强度图像进行点云边缘提取的可行性及强度图像中非边缘点、边缘点及噪声点的八邻域特征.根据各类点的八邻域特征,提出了一种双阈值判别准则,用于提取强度图像中的非边缘点、边缘点与噪声点.根据判别结果:对非边缘点与噪声点进行中值滤波;对边缘点,其灰度值保持不变.最后利用Canny算子对滤波后的强度图像进行边缘提取,并通过实验对该方法进行了验证,对不同的双阈值选取结果进行了讨论分析.实验结果表明:利用原始激光强度图像可有效实现地面激光点云的边缘提取,双阈值法不仅能去除点云强度图像中的椒盐噪声,同时能保证边缘提取的精度.     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法.算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取.实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节.     

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.     

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·     

鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法

鹰眼系统在赛场上可对球类运动轨迹进行跟踪和记录并在辅助裁判对边界球的判罚中起着重要作用,然而由于网球提取过程存在目标小、飞行速度快、光照变化、广告字符以及其他的运动物体影响的问题,网球特征参数提取精准度有待进一步提升。针对这些问题,提出了一种鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法,该算法利用网球色彩一致性较好的特点,根据彩色训练获取网球色调的范围,在HSV色彩空间中对网球图像进行颜色分割,减少背景图像的干扰,采用帧间差分与混合高斯模型融合算法对网球图像进一步分割获取运动目标,对分割后的二值图像使用Sobel算子提取边缘信息减少后续目标圆检测的运算量提高效率,采用Hough圆变换检测轮廓边缘信息完成网球圆心和半径参数的精确提取。实验结果表明,该特征参数提取算法拟合准确率高、相对偏差小,具有一定的实际应用价值。     

基于物理模型的目标边缘检测方法

针对传统的边缘检测算法会将目标边缘和非目标边缘同时检测出来的问题,提出了一种基于物理模型的彩色图像目标边缘检测法。首先根据Shafer双色反射模型分析图像中各种边缘的特性,之后论证了基于图像成像的物理模型定义的c1c2颜色空间和o1o2颜色空间的色彩不变性特征,并通过多尺度形态学梯度算子提取出目标的真实边缘,最后结合图像各像素与其邻域的亮度及色度的相关性,对提取的目标边缘进行补偿,得到图像中目标的真实边缘。实验表明,本研究提出的方法在抵抗光照和噪声影响的同时能够有效地提取出目标的真实边缘。     

基于液面分割的安瓿内漂浮小目标检测算法

为了检测出安瓿瓶内的弱小漂浮目标,提出了一种基于液面边缘分割的检测算法。首先计算序列图像的前三阶Legendre正交矩值,选取合适的判断阈值参数来获取液面边缘;然后利用局部曲线拟合修复边缘断点得到完整的边缘;最后分割出液面区域并作序列图像的帧间差分运算,获取漂浮小目标的运动轨迹。实验结果表明:相对于传统的帧间差分法,该算法很好地去除了液面噪声,能够提取弱小漂浮目标的运动轨迹,满足在生产中对漂浮目标的提取和快速识别的要求。     

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。     

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。     

一种改进的Snake模型及其在医学图像分割中的应用

以超声肿瘤图像为例,将改进的Snake模型应用到超声图像的目标轮廓提取中,并取得了较好的效果。首先采用数学形态学方法对图像进行增强预处理,从而提高图像的对比度,将肿瘤区域凸显出来;然后利用改进的Snake模型提取肿瘤的边缘。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、抗噪性强等特点。实验结果表明,采用该方法可以准确地提取肿瘤区域的轮廓,在临床上具有广泛的应用前景。     

单像素人体轮廓提取方法研究

在步态识别中,常用轮廓信息来描述人体运动的细节,而单像素人体轮廓是决定步态识别精度的一个关键环节。提出了一种单像素人体轮廓提取方法。首先,使用灰度图像背景差法获取人体区域图像;然后利用数学形态学的方法对人体区域图像进行修复处理;最后,利用边缘像素邻域信息提取单像素的人体轮廓。仿真实验结果表明,提出的方法能够有效地提取不同步态图像的单像素人体轮廓。