基于数学形态学的细化算法

对二值图像处理中细化的算法进行了研究,介绍了基于形态学的细化算法,同时,对数学形态学的相关理论做了介绍。并利用该算法对地图图像进行了细化处理,取得了良好的实验效果。通过实验研究可以看出,该算法设计灵活,便于实现,具有一定的实用性。     

基于H.263+去方块效应滤波器的实现

基于块的混合编码是H.261、H.263/H.263+、JPEG、MPEG的基本编码方案.然而,在高压缩比的条件下会产生明显的方块效应.对H.263+的去方块效应滤波器选项进行了讨论和模拟.结果表明,该选项对低码率视频通信的解码图像质量有明显的改善.     

基于数学形态学的图像轮廓细化方法

图像轮廓细化是图像处理的一个重要方面,本文详细讨论了基于数学形态学的图像轮廓细化处理的方法,在Matlab中对轮廓封闭和不封闭的手绘家具图案扫描图像分别进行了仿真,并对实验结果做了分析研究。     

基于数学形态学的分水岭图像分割方法

在VC.NET的开发环境中,设计了一个实现数学形态学基本分割运算的简易软件.该软件可以选择不同方向和不同形状、大小的结构元并在四邻域或八邻域中实现灰度图像的腐蚀、膨胀和开、闭运算,通过检测相邻象素灰度值的突变获得不同区域之间的边缘并实现了基于数学形态学的边缘检测和滤波,以及分水岭的分割算法.实验结果说明该软件性能稳定、图像分割和滤波效果优良.     

基于数学形态学的红细胞计数算法

提出一种基于二值数学形态学的显微血红细胞计数方法.对细胞图像依次进行灰度化、二值化、形态学处理,最后进行细胞数量统计.实验结果表明:该计数算法能使图像中的红细胞被有效地识别出来,与人工计数的结果比较,该方法误差在控制2%以内,这有助于提高显微细胞检测的工作效率.     

基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

基于数学形态学的分水岭图像分割方法

在VC.NET的开发环境中,设计了一个实现数学形态学基本分割运算的简易软件.该软件可以选择不同方向和不同形状、大小的结构元并在四邻域或八邻域中实现灰度图像的腐蚀、膨胀和开、闭运算,通过检测相邻象素灰度值的突变获得不同区域之间的边缘并实现了基于数学形态学的边缘检测和滤波,以及分水岭的分割算法.实验结果说明该软件性能稳定、图像分割和滤波效果优良.     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

基于数学形态学的掌纹图像分析

讨论和分析了数学形态学在在线掌纹图像处理中的应用.该方法应用数学形态学进行掌纹定位分割和增强处理.结合在线掌纹图像的特点采用形态学运算提取掌纹轮廓线,规范手掌质心,然后选取以质心为中心的合适大小的方形区域作为特征有效区域.在有效区域内进行形态学Bot-Hat变换检测出掌纹纹线进行增强处理,对增强后的图像进行傅立叶变换在频域空间进行特征提取和匹配.通过实验,论证了上述方法的有效性和可行性.     

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.     

基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。     

基于数学形态学的触针重建

讲述在接触式测量时触针产生图像失真的原因，然后在数学形态学的基础上介绍了一种触针重建的方法来减少触针在测量中的影响．     

基于数学形态学预处理的神经元放电检测

神经元放电检测是对后续神经元放电波形的聚类分析、神经元放电串的统计分析等工作都非常关键的第一步。为了尽可能准确地把神经元放电从背景噪声中分离出来,该文首先应用数学形态学对原始记录数据进行预处理,然后再经过阈值处理把神经元放电检测出来。选择和放电波形在形状、持续时间和幅度上都相近的结构元素,数学形态学预处理步骤能有效地滤除原始记录中的背景噪声,突出放电信号。对神经元放电仿真数据集和实验记录的大鼠海马区神经元自发放电的检测结果显示:基于数学形态学预处理的神经元放电检测方法的准确率要高于常用的直接进行阈值处理的检测方法。     

基于数学形态学遥感影像分类后优化处理

遥感影像分类后处理是为了提高分类的精度，优化分类结果。参考传统的分类后处理方法，本文提出了基于数学形态学的遥感影像分类后处理方法，利用数学形态学的基本概念和算法，在遥感软件ERDAS的平台上，对结构元灵活的组合．分解，应用形态交换算法达到了消除噪声、填补孔穴和光滑边界的效果，最大程度的保留了影像的信息，同时优化了分类后的影像；并实际验证了本文方法较传统方法的优越性与可靠性。     

数学形态学图像细化算法在RE中的应用研究

在数学形态学的理论基础之上,运用8种结构元素模板对图像进行击中匹配迭代运算,不断剥落图像边缘点,从而得到图像的中心骨架,达到细化的目的．该细化算法的连通性、单像素宽度性、抗噪声性都非常良好,而且处理速度很快,非常适合于有大量图像处理运算的反求工程．     

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。     

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。     

基于数学形态学的交通标志自动识别

本文提出了基于数学形态学理论的交通标志自动识别方法,并研制了一个实验系统．运用数学形态学方法对交通标志的内核形状进行形态处理并提取其形态骨架函数,根据内核形状的形态骨架特征对交通标志进行分类,以达到识别交通标志的目的．实验结果表明形态骨架函数能有效地表达交通标志的内核形状特征,以形态骨架函数作为物体的形状特征进行模式匹配,能较好地识别交通标志．新的形态骨架匹配算法具有位移不变性质,使得识别具有良好的稳健性     

基于JPEG图像压缩的痕迹盲取证算法

相机的普及以及图像处理软件的广泛应用,数字图像正面临着被随意篡改和伪造的威胁。针对模糊润饰、拼接篡改操作后的数字图像,提出一种利用块效应和相关性相结合进行定位检测数字图像盲取证方法。数字图像经过模糊润饰、拼接篡改等操作后的区域的块效应和相关性与未篡改区域的块效应和相关性不一致。通过提取块效应特征以及相关性特征来定位篡改区域。实验结果表明,该算法能够有效地对模糊润饰、拼接篡改操作的图像进行检测和定位并且具有很好的鲁棒性。