一种最佳结构元尺度的自适应确定算法

形态学滤波作为一种新型的非线性滤波方法已被广泛应用到边缘提取、抑制噪声等图像处理领域.形态结构元的选择作为形态学滤波的最关键问题一直以来是形态学研究的热点之一,通过对顺序形态学极值滤波运算的研究,提出了一种基于复合极值滤波的最佳结构元尺度自适应确定算法.实验结果表明,该方法能快速、准确地确定结构元的尺度大小,具有很好的形态滤波效果.     

形态滤波器在图像去噪处理中的全方位结构元素层叠算法研究

针对数学形态学在图像去噪处理中的应用,提出一种改进的形态滤波算法-全方位结构元素层叠滤波算法,它可以将开闭和闭开运算中分别产生的正负脉冲噪声更好地抵消掉,因而其去噪效果更为理想．与其他形态滤波算法进行了仿真去噪对比,实验结果表明该方法在保持图像几何特征的同时,大大提高了图像的信噪比,降低了均方误差参数,图像视觉效果显著提高．     

基于彩色形态学的图像边缘检测算法

基于对彩色图像形态学的研究,提出了一种面向HSI颜色空间的多结构元多尺度的彩色形态学图像边缘检测算法。首先借助彩色形态学的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算给出彩色多结构交替顺序滤波算子的相关定义,同时利用交替顺序滤波器（ASF）的优势得到一种混合滤波器（HF）对图像进行滤波;其次引入一种全方位形态结构元再结合多尺度结构元的思想对图像不同方向的边缘进行提取;最后再使用信息熵对各方向的边缘进行融合得到图像整体边缘信息。实验表明,所提出的算法不仅具有良好的抗噪性,而且能够保留更多的图像细节信息。     

一种改进的形态学边缘检测算法

为提取出更丰富流畅、定位更准确的边缘信息,基于多尺度多方向结构元素,引入信息熵加权系数,改进了形态学边缘检测算法.首先,为去除图像噪声,选定2种不同尺度的结构元素进行形态学开闭运算;然后,利用4种不同方向的结构元素进行形态学边缘检测,可以获得4幅不同方向结构元素下的边缘图像;再根据每幅边缘图像的信息熵来确定权值,并将这些边缘图像按照比例进行加权求和即可得到较为理想的边缘图像.仿真实验证明:改进的形态学边缘检测算法具有很强的抗噪性能,而且检测到的边缘信息更完整流畅,具有一定的适用性和优越性.     

遥感影像中道路交通标志线的去除

针对遥感影像中路面交通标志线对车辆提取造成干扰的问题,提出了一种基于灰度数学形态学与双边滤波相结合去除路面交通标志线的算法。首先,利用交通标志线与车辆目标的几何结构特征,设计了特殊的形态学结构元素对交通标志线进行粗滤除;然后,设计了一种自适应设置灰度方差的双边滤波方法对图像进行精滤除。实验结果表明,该算法对滤除遥感影像路面交通标志线有较好的效果。     

基于改进的形态学算子的灰度图像边缘检测

提出一种改进的形态学图像边缘检测算法.针对单结构元素在检测时出现检测结果边缘线条粗、不连续性的问题,该算法提出了利用6种具有代表性的结构元素进行膨胀组合,形成多尺度结构元素,从而弥补了传统边缘检测算法提取灰度图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺点.     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法

基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性.同时引入多尺度的概念,对形态结构元素尺度的大小进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘.实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性.     

基于图像分解的视网膜图像分割新方法

视网膜血管的分布特征可用于个人身份鉴别、安全防护等领域,也是分析和诊断高血压、糖尿病等疾病的重要指标。在对原图像的绿色通道采用变分方法进行分解的基础上,提出了一种将模糊聚类与形态学滤波相结合的血管提取方法。该方法在对图像进行预处理及聚类的同时,通过构造一组不同尺度和方向的类直线形结构元素对聚类结果进行形态学滤波实现图像分割。实验结果表明,该方法可有效地自动提取视网膜血管主干和主要分支。     

基于Soft形态学的图像去噪边缘检测

基于形态学的图像处理效果取决于运算性质和结构元素,为了能够更好地抑制图像的噪声并且提取 边缘信息,提出了一种基于柔性形态学的图像去噪和边缘检测方法。该方法使用多结构元复合滤波与双梯度多路 合成相结合,柔性的多结构元复合滤波能够有效去除图像噪声,双梯度多路合成可以提高图像边缘的检出率,不仅 抑制图像的噪声,而且提取出的图像边缘更清晰完整。实验结果表明,该方法在抑制噪声和边缘检测方面要比传统 算法有较好的效果。     

基于形态学分水岭算法的骨料分割及建模

为了解决混凝土图像处理中产生新的骨料边缘和边缘移动问题,提出了一种基于灰度图像形态学重构和标记的分水岭分割新算法.该算法结合多尺度理论,采用不同尺寸的结构元素对灰度图像进行形态学重构,然后对重构后的灰度图像进行内部和外部标记,采用形态学极小值标定技术修改梯度图像,最后进行分水岭变换,准确实现了混凝土图像的骨料分割,可用于真实骨料分形几何特性及力学性能研究.运用该方法生成的数值模型进行混凝土单轴受拉数值模拟,验证了该方法的有效性.     

一类多结构元素并行复合形态滤波器

基于数学形态学中的开－闭和闭－开运算，采用多结构元素，构造了一类并行复合形态滤波器。这类滤波器具有移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质，它不仅可以有效地抑制图象中的噪声，而且较好地保持图象的几何结构特征。计算机模拟结果证实了滤波算法的有效性。     

基于小波分解和形态学的仪表盘参数的定位方法

采用小波变换中的多分辨率分析方法,从仪表盘图像中提取出纹理清晰、具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图像,再用自适应滤波和数学形态学的方法对提取出的垂直细节图像进行形态运算,滤除无用的信息,定位最终的仪表参数区域.     

基于区域生长的目标检测方法

针对前视红外图像对比度低、背景干扰严重、不利于目标检测等问题,提出了一种基于区域生长的目标检测方法。首先,在形态学滤波机理的基础上,利用图像的整体纹理分布特点进行逐行扫描,选取有效的极大值点、极小值点,自适应确定结构元素的大小进行图像滤波。其次,在自动种子区域提取的基础上,通过生长条件的判决准则动态调整生长阈值,确定待检测目标。实验结果表明：该方法与NCC方法和OTSU方法相比,检测准确率提高了10%,精确度较高。     

提取图像定向边界的结构元素快速设计方法

本文基于形态学中腐蚀的基本原理,对二值图像进行了边界提取操作,将3×3大小的结构元素分为三类讨论,分析了不同结构元素的形状及其腐蚀效果之间的联系,并具体提出了一种新的快速设计结构元素的方法,从图像本身出发,依照不同方向边界提取的需求设计结构元素.     

大视场空间目标光电探测起伏背景抑制算法

针对大视场空间目标光电探测系统中目标星像大小不一(星像直径在几个像素至几十个像素)、背景受月光、云层等影响呈现大面积连续起伏或强烈起伏等问题,提出一种基于形态学重构的背景抑制算法.该算法综合利用目标和背景的信息计算标记图像,根据目标信息计算时采用多个方向上线状结构元素,在提取高亮度背景的同时,减少了大尺寸结构元素带来的计算量;根据背景信息计算与目标大小无关,避免了形态学背景抑制算法中结构元素选取的难题.以某一大视场空间目标光电观测系统获取的不同背景起伏的实测数据进行测试,结果表明,本算法具有良好的背景自适应能力,在较好抑制背景的同时,可提高目标信噪比,背景抑制效果优于对比方法.     

基于数学形态学的电晕紫外图像分割的研究

紫外成像是检测高压设备早期电晕放电的一种有效方法。提取紫外图像中的放电区域轮廓可获得放电形态,有助于定性或定量研究放电现象。根据电晕紫外图像的特点,采用了二值数学形态学方法有效地去除了离散放电点和噪声点,提取了紫外图像中的主放电区域,采用区域标记算法和多区域轮廓跟踪算法得到了各放电区域的轮廓及轮廓点的坐标,计算得到了各放电区域面积、周长和直径等参数。实际应用验证了所提方法的有效性。     

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法。利用边缘与噪声具有不同的形态,在进行边缘检测时,只需要先确定出梯度突变的像素点,然后再利用多结构元素对该像素点进行二值形态学的腐蚀操作,以确定该像素点是边缘点还是噪声点:若是噪声点则被滤除,若是边缘点则保留。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对图像进行边缘提取的实验结果。结果表明,该算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子和Canny算子。     

利用形态学多尺度算法分割粗集料粘连图像

为准确地对X-ray CT沥青混合料切片图像材质分类过程中存在的颗粒粘连图像进行分割,提出一种利用半径r分别为1、2、3、4的圆形结构元素分别对沥青混合料粗集料粘连图像进行极限腐蚀的改进形态学多尺度算法,通过判断各个分割图像分割线的数目,以分割线数目出现频率最大的分割数作为最终分割,并以最小的结构元素所对应的分割图像作为实际的分割图像,最后通过叠加独立颗粒图像和经粘连分割后的图像生成目标分割图像.最后着重开展了此算法的分割效果和分割精度研究.结果表明:与形态学多尺度算法相比,改进形态学多尺度算法既能有效地分割沥青混合料粗集料粘连图像,又能较好地抑制颗粒的欠分割与过分割现象,并获得较高的分割效果和分割精度,减少数值建模中的难度.     

基于数学形态学的边缘提取方法

论述了图像数学形态学基本方法及扁平结构元素在图像灰度均衡和噪声去除方面的原理,阐述基于图像细节的结构元素选取规则及对图像处理结果的影响,介绍了在医学图像处理中综合应用改进Sobel算子和图像数学形态学方法进行目标边缘的提取过程,提出一种根据图像区域灰度方差自动选取Sobel强度值的算法,并给出一种实用的实现方法和实例。     

一种图像形态学的角点检测改进算法

提出了利用数学形态学对原有跟踪目标图像进行角点检测的改进算法.针对原有算法中检测效果往往受结构元素尺寸大小影响较大,提出了一种利用多尺寸大小的结构元素对目标进行角点检测,将检测结果进行融合的方法.实验结果表明该算法能够准确的找到图像的角点,对噪声起到了有效的抑制.