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王亚敏 《数字社区&智能家居》2007,(23)
阐述了用于图像边缘检测的数学形态学方法,在图像边缘检测的预处理、边缘提取、以及边缘连接等方面均可采用数学形态学来实现,并用实验证明数学形态学用于边缘检测有其独有的优点. 相似文献
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基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据微生物显微图像中微生物形态各异、容易重叠、边缘灰度接近等特性,利用数学形态学方法的思想,用灰度形态学作初步边缘处理,用二值形态学的方法进行边缘修复。并对原始图像用其它微分算子进行边缘检测,实验结果表明基于数学形态学的边缘提取算法对于微生物显微图像边缘检测有很好的效果,能够满足后期识别处理的需求。 相似文献
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基于形态学梯度的图像边缘检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。 相似文献
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研究了数学形态学在图像边缘检测中的具体应用,针对脉冲噪声污染的图像,深入分析了已有的抗噪型形态学差分算子的优缺点,结合对多方位形态学结构元素在边缘检测中应用的研究,提出了一种改进算法。实验表明,改进算法可以很好地去除噪声,同时较好地检测出图像边缘,改进效果明显。 相似文献
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针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。 相似文献
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基于数学形态学的图像边缘检测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍数字图像处理技术中传统的边缘检测算法和基于数学形态学的数字图像边缘检测方法。通过迭代法得到图像最佳分割阈值,然后将图像二值化,再利用数学形念学中腐蚀运算实现数字图像边缘检测。通过编写程序实现上述方法,并比较传统边缘检测算法与基于数学形态学边缘检测方法的结果。 相似文献
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基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析 总被引:4,自引:0,他引:4
根据微生物显微图像中微生物形态各异、容易重叠、边缘灰度接近等特性,利用数学形态学方法的思想,用灰度形态学作初步边缘处理,用二值形态学的方法进行边缘修复。并对原始图像用其它微分算子进行边缘检测,实验结果表明基于数学形态学的边缘提取算法对于微生物显微图像边缘检测有很好的效果,能够满足后期识别处理的需求。 相似文献
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针对传统数学形态学边缘检测算法存在的图像噪声干扰、边缘分辨率较低等问题,提出了一种基于数学形态学与小波变换方法相结合的边缘检测改进算法。在小波域中,对图像分解的弱边缘进行适当的加强,对低频系数采用模极大值法进行边缘处理,对边缘细节比较多的高频系数采用基于多尺度的双结构元素数学形态学算法进行边缘检测,最终得到图像的完整边缘。实验结果表明与传统的小波变换边缘检测法以及数学形态学边缘检测等方法相比,此种算法更能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。 相似文献
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融合数学形态学理论的边缘检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
给出一种结合小波变换和Canny算子的基于数学形态学的组合边缘检测算法.利用小波变换对原始图像进行去噪和增强,突出对象的轮廓;利用Canny算子完成边缘的初步检测:引入数学形态学中闭合运算对单纯利用微分算子检测边界存在的断裂边缘进行填充和修复.去除图像处理过程产生的噪声,使结果清晰、平滑.该算法利用MatLab软件进行仿真,结果证明该算法可有效抑制噪声,提高边缘检测精度,是一种有效的图像边缘提取算法. 相似文献
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图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出一种融合双阈值和数学形态学的边缘检测方法。首先对原图像进行小波分解,利用双阈值法处理高频分量,利用多尺度多结构数学形态学算法处理低频分量;然后采用差影法对高低频边缘图像融合。实验结果表明,对比单一使用小波模极大值法或数学形态学法,该算法具有更好的抑制噪声能力,检测出的边缘更加连续、清晰。 相似文献
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为了进一步用流域分割和图像信息融合的方法对于细胞形态的分析与识别打下基础,提出了利用形态学原理进行胃癌病理细胞图像灰度化边缘检测,并获得了实验性结果。通过与传统边缘检测方法进行结果对比,证明了形态学方法在医学病理细胞图像边缘检测研究的优势,同时结合图像纹理特点,对影响图像边缘检测的各种结构元素和灰度阈值进行了讨论。 相似文献
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