基于小波和形态学的图像边缘检测

在用小波分解加强图像边缘的基础上,利用修正的形态学边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;通过形态结构元素尺度的调整,得到多尺度下图像边缘的特征,并综合各尺度下的边缘特征,得到较为理想的图像边缘,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

粘连颗粒分割的中心核提取方法研究

在图像处理中的粘连颗粒分割方法研究中,获得各个颗粒中心核是分割的基础和关键,极限腐蚀是现有提取中心核的主要方法．通过讨论颗粒粘连程度的不同情况,对极限腐蚀所造成过分割的原因进行了分析研究,提出一种基于局部距离值比较的中心核提取方法,该方法以腐蚀运算得到的距离值为基础,充分考虑与周围颗粒粘连情况,通过在局部区域内判断是否存在大于该距离值的点来定位中心核．颗粒图像分割实验结果表明,该方法消除了极限腐蚀所造成的过分割．     

野生大豆（Glycine soja L．）耐盐性研究进展（综述）

在土壤盐渍化已经成为限制农业生产的重要环境因素的状况下,从野生大豆耐盐生理生化基础、形态学机制和耐盐性鉴定等方面,总结了近年来国内外野生大豆耐盐性研究进展,提出了野生大豆耐盐性研究的发展方向。     

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Ohta和RGB颜色空间牛胴体背长肌的分割

提出了一种在Ohta和RGB颜色空间下牛肉胴体眼肌切面中背长肌的分割方法．在合适的光照条件下用CCD摄像头采集以黑色平板为背景的60幅眼肌切面RGB图像,根据R分量的灰度直方图,利用最大方差自动取阈值法（Ostu）去除黑色背景后用中值滤波平滑图像;将预处理后的图像转换到Ohta颜色空间对I3分量用Ostu分割肌肉像素,填充空洞后提取RGB图像对G分量用Ostu进一步去除背长肌和赘肉组织之间的连接,再进行空洞填充、面积阈值分割、数学形态学腐蚀和膨胀运算即可获得背长肌图像,分割的背长肌与人工勾划的背长肌的匹配度为92．36％～99．57％,处理时间在400ms以内．结果表明,结合使用两种颜色空间可以准确、快速地把背长肌从眼肌切面中分割出来．     

MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法

为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差异;然后,采用递归特征消去法对特征进行降维;最后,利用线性支持向量机对这3种人群进行分类.实验结果表明,MCI组与NC组、MCI组与AD组、AD组与NC组的平均分类准确率分别为(90.2±1.3)%,(74.7±0.9)%,100%.对分类产生重要影响的脑区包括海马、海马旁回、杏仁核、梭状回和嗅皮层等.所提方法不仅能有效揭示NC,MCI,AD三组人群的脑灰质差异,阐明MCI患者与AD患者脑区发生萎缩的过程与特性,而且能准确区分这3组人群,具有显著的临床应用价值.     

基于梯度图像的块状物体识别方法

提出了基于最小误差分割原理的石块图像分割方法。在获取分割后的二值化图像中,采用了形态学滤波算子进行去噪,然后利用二值图像投影变换,并参考石块底部阴影位置信息,辅助完成对部分场景下的石块识别和定位。     

基于数学形态学分形理论与PNN的轴承状态监测与故障诊断

针对滚动轴承状态监测实时性差、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进局部均值分解（ILMD）和数学形态学分形理论的特征提取算法,并结合概率神经网络（PNN）完成对轴承状态的智能化识别分类.该算法首先通过ILMD分解轴承原始振动信号,选取相关性系数最大的两阶分量,求取其分形维数作为特征向量;其次,结合盒维数理论,将“形态学覆盖面积”作为第三维特征向量,同时构建起三维特征矩阵;最后将特征矩阵输入PNN以完成状态的识别分类.使用西储大学实测轴承数据验证算法,结果表明,该算法不仅能够精确识别不同状态的轴承,还能有效分类同种故障下不同损伤程度的轴承状态,平均识别率超过99.6%,平均识别时间0.21s.     

尿沉渣图像的小波变换与二维最大熵阈值分割算法

针对尿沉渣图像的复杂散焦以及背景和目标区分度低、有形成分复杂,从而导致尿沉渣有形成分分割困难的问题,提出了一种组合分割方法。首先采用小波变换消除散焦影响,再结合数学形态学方法对图像中目标成分进行定位,分割出子图像,最后利用基于小波变换图像分割和二维最大熵阈值分割的组合分割方法对子图像中不同特点的尿沉渣有形成分分别进行分割,极大的提高了分割的精度。实验结果表明,该方法能够精确有效地实现尿沉渣图像有形成分的分割。     

基于分水岭变换的彩色细胞图像分割

提出了一种彩色细胞图像的分割方法,重点解决邻接或者重叠的细胞核或者细胞质之间的分割问题。算法主要基于数学形态学方法,首先利用k-均值聚类和直方图上的分水岭变换对像素进行聚类,从而得到细胞图像背景、细胞质和细胞核的粗略估计;然后利用形态学滤波和分水岭变换提取细胞核、细胞质的边界。结果表明:在少量人工干预的情况下,所述算法获得的细胞核、细胞质边界与实际情况比较吻合。对于含有邻接或者重叠的细胞核或者细胞质的图像,算法仍能提取理想的细胞组织边界。