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．     

基于多尺度目标匹配的M型超声图像插值方法

提出了一种基于多分辨分析的Ｍ 型超声图像插值方法．该方法适用于图像的单方向插值,如沿横轴或纵轴．首先对边界灰度线进行小波变换,在多尺度空间采用极值点匹配方法,对细节函数和近似函数分别分段插值,然后进行小波逆变换,得到目标灰度线．实验及应用表明,该方法插值后的图像可以较好地保持运动目标轨迹的连续性     

采用局部分形相似变换的图像插值

提出了适用于复杂自然景物图像的基于局部分形自相似变换的图像插值方法，在常用的局部分形自相似变换基础上增加了矩形图像块的自相似变换，并采用二元函数的极值方法求最佳相似变换．实验表明所提出的方法能够克服传统的线性或样条插值所产生的方块效应，并且比一些随机插值算法如随机中点偏移插值算法失真度小．     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图,与形态重构算法结合,得到颗粒图像的标识点图,用标识点图对距离灰度图进行分割,再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明,该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。     

彩色图象噪声的形态滤波方法

形态处理是二值和灰度图象处理中噪声抑制、特征抽取、形状描述等的有效方法，本文提出了一种彩色形态变换，将数学形态学理论拓展到彩色空间，构建了彩色噪声形态滤波器，分析了其性质，实验结果表明它能有效地消除图像中的彩色噪声、保留图像边缘。     

采用局部分形相似变换的图像插值

提出了适用于复杂自然景物图像的基于局部分形自相似变换的图像插值方法，在常用的局部分形自相似变换基础上增加了矩形图像块的自相似变换，并采用二元函数的极值方法求最佳相似变换，实验表明所提出的方法能够克服传统的线性或样条插值所产生的方块效应，并且比一些随机插值算法如随机中点偏移插值算法失真度小。     

不同尺度下分形插值函数的积分

应用分形插值方法可以模拟出预先给定的不同粗糙度的分形曲线和曲面，它能够更好地刻画出自然界中普遍存在的处处不光滑的连续形貌．作为研究函数性态的重要方向，讨论了分形插值函数的积分问题，引用数学归纳法证明了有关分形插值函数在不同尺度下积分问题的几个结论，指出了在不同的尺度下分形插值函数的积分值与生成分形插值函数的变换系数之间的关系，为进一步研究分形函数的小波变换和小波分析提供了基础。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

形态Harr小波在虹膜识别图像预处理中的应用

本文提出了一种使用形态小波变换进行虹膜边缘定位的方法。根据虹膜图像的特征,选择合适的结构元素,然后通过形态学算子构造了二维形态小波分解和重构形式。运用构造的形态Harr小波对虹膜图像进行了边界提取,取得了良好的效果。     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。     

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。     

基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取

采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换为不同层的平面切片点云.借鉴图像处理方法,将切片点云转换成二值图像,使用形态学运算提取其轮廓像素,将轮廓像素转换为轮廓特征点并采用B样条曲线拟合成轮廓特征线.实验验证该方法可以得到高质量轮廓线,并可以有效地解决"多环"切片难以正确提取轮廓特征的问题.     

数学形态学原理及其在图象处理中的应用

根据数学形态学的原理,研究了形态学的四种基本运算,根据二值图象的运算方法,设计了灰度图象函数映射到二值函数的方法,对实际二值图象进行了形态特征处理.     

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％．     

Fabric defect detection using independent component analysis and phase congruency

A novel method based on independent component analysis and phase congruency is proposed for detecting defects in textile fabric images. By independent component, we can obtain textile structural features of fabric-free images. By phase congru- ency, structure information is reduced, which can distinguish the defect region from the defect-free regions. Finally, we have the detecting result from binary image which is obtained by a thresh- old step, Compared with other algorithms, the proposed method not only has robustness with high detection rate, but also detects various types of defects quite well.     

基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法

以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

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.