基于数学形态学等技术的黑水城唐卡图像预处理方法研究

基于数学形态学的黑水城唐卡图像预处理方法研究是西夏艺术品数字化研究与保护项目中的一个子课题,也是整个系统中至关重要的一步,图像预处理效果的好坏会直接影响到后续图像特征的分析与提取以及识别的质量.以黑水城出土唐卡图像为切入点,详细讨论了基于数学形态学的黑水城唐卡图像预处理的基本方法与过程,主要包括图像分割、去噪、灰度、增强、边缘提取等预处理方法,最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

二维小波变换在粮虫图像处理中的应用

提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.     

小波分析在粮虫图像去噪及边缘检测中的应用

用小波分析法将二维粮虫图像分解为n层,对每个层次都选一定的阈值,对其频率系数从高到低进行阈值量化处理,根据具体需要对二维粮虫图像信号进行重构,可以实现小波分析去噪处理,然后再进行边缘检测,可以得到较清晰的粮虫特征图像.     

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。     

彩色淋巴结细胞显微图像预处理算法研究

传统的预处理方法,在对于血液图像这样简单的医学图像的分析中得到了广泛的应用,并取得了较为理想的效果.但该方法对于淋巴结这样有着复杂背景的显微图像处理效果并不理想.综合运用彩色图像处理和数学形态学等知识,并采用基于彩色图像分割的背景剪除、基于区域生长的边界清除、基于高斯函数的图像融合和基于数学形态学方法和双边滤波去除图像噪声等方法,取得了较好的预处理效果.     

数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea (Hirasaka) Hansen & Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.     

基于模糊对比度的雾天图像清晰化算法

针对雾天模糊图像对比度低的特点和数学形态学增强后的远景效果不佳的缺点,提出了基于模糊对比度和数学形态学相结合的雾天图像清晰化算法.该算法采用数学形态学中的高低帽变换对模糊图像进行预增强处理,将处理后的图像从空域映射到模糊特征平面,然后利用新定义的模糊域隶属度函数进行模糊对比度增强变换.实验结果表明,采用本算法处理后远近景对比度明显提高,视觉效果也明显改善,图像变得更加清晰.     

栅格图像矢量化中图像处理技术的研究

针对栅格图像矢量化的预处理,通过图像增强、图像恢复、图像分割以及数学形态学中的图像细化等技术,对要进行矢量化的图像进行处理,使之符合矢量化的需要。     

基于形态重构的分水岭岩石图像分割方法

阐述了灰度数学形态学进行图像处理的基本原理,针对岩石图像的复杂结构,提出了数学形态学滤波去噪方法.实验结果表明,该方法能够获得清晰的岩石图像特征,便于提取边界,是一种有效的图像分割方法.     

基于数学形态学的弱小目标检测算法

提出了一种基于数学形态学和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用数学形态学算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合.然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

基于图像的电表读数系统

运用图像处理技术,设计了基于图像的电表读数系统.首先应用中值滤波和最大类间方差法对电表图像进行预处理,通过数学形态学对图像进行处理,再根据表盘区域的几何特征对其进行定位,最后用模板匹配法实现字符识别.实验结果表明,该检测系统有效、算法操作简单,为实际电表收费管理提供了依据.     

标注法在鼻咽双光子显微图像分割中的应用

鼻咽细胞的双光子显微图像巾禽有丰富信息,借助计算机和图像处理算法进行分析处理．从而获取细胞的信息。首先以数学形念学方法对图像进行预处理,通过改进的函数在局部的每个对象形成单位极小值标记;接着在全局性的检测分割方法中,对单位极小值标记进行定位;最后对定位点的细胞过滤或填允还原其特性,这种算法能更快捷更准确地捕捉到图像中细胞的位置、个数等信息,获得较好结果,     

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

用数学形态学方法进行数字图像的分析和处理是一种新兴的图像处理技术。图像分割在图像分析、模拟识别目标中将会直接影响到处理的结果。通过讨论数字图像中最基本的二值图像的分割算法,用数学形态算子的序结构和级联的数学形态学算法结合的方法完成对二值图像的分割。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于红外线列扫描成像原理的数据处理新方法

根据红外线列扫描成像特点,引入流水控制方式,提出了一种图像数据处理新方法——按列处理方法,以减少系统总的运算时间,提高其实时性能。给出了该方法在DSP数字处理机上的程序实现结果。     

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。     

基于分形和数学形态学的TIG焊熔池图像分析

焊接图像中不可避免地存在烟尘和弧光等干扰造成的噪声,而传统的图像处理方法对噪声非常敏感,因此很难准确地对焊接图像进行处理.文中提出了一种基于分形和数学形态学理论的综合图像处理方法.该方法利用分形理论中的离散分数布朗随机场理论得到按分形维分布的熔池灰度图像,然后利用二值形态学中的连通域检测去除噪声并得到目标图像,进而利用形态学中的开运算和闭运算得到图像的强连通边界.试验结果表明,该方法能够快速、准确地检测熔池的边缘、高度、宽度以及面积等信息.     

基于数学形态学的电梯限速器飞重张角检测

提出一种基于运动物体图像识别的限速器飞重张角检测技术.设计了用于识别的可视标识符,完成图像拍摄和限速器线速度间的同步,采用数学形态学对图像进行预处理,并利用形状参数提取与过滤技术对标识符进行了实时识别,计算出飞重张角,利用最小二乘法进行张角与限速器线速度的二次拟合.试验结果表明,该方法正确率稳定在97%以上.