一种基于改进的形态学算子的边缘检测算法

本文提出了一种基于改进的形态学算子和多尺度多结构元素思想的边缘检测算法.改进的抗噪型形态学边缘检测算子增强了图像边缘检测时的抗噪能力,采用多尺度和多结构元素构建的边缘检测算法既具有较好的抗噪能力,同时可检测更多边缘方向.实验结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,在检测出更多的边缘方向的同时可保留较多的边缘细节,具有较强的...     

一种基于数学形态学的边缘检测方法

基于微分算子的边缘检测方法存在抗噪性能弱等缺点,非线性的数学形态学边缘检测可以克服这些缺点,而使用单一结构元素对图像进行形态学处理会模糊很多细节。鉴于这些不足,运用多结构多尺度的思想,将形态学的滤波和边缘检测结合起来,提出一种边缘检测方法,首先采用多结构多尺度的方法对噪声图像进行串联开闭滤波,再利用改进的多结构元素的形态学梯度算子进行边缘提取。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪效果且提取的边缘比较平滑。     

基于轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测

提出一种改进的基本轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测的方法。用基于轮廓结构元素的形态学提取多尺度下的图像边缘,然后加权融合,采用非极大值抑制算法细化边缘。该方法在有效抑制噪声的同时保护了图像的细节。实验结果证明该方法在提取受噪声污染的图像的边缘时非常有效。     

自适应权重形态学边缘检测算法仿真研究

提出了一种自适应权重的多刻度形态学边缘检测算法。该算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别进行边缘检测,并得到该尺度下的边缘图像,利用形态学结构元素“探针”原理和不同尺度结构元素抗噪性能来确定加权值的大小,然后对不同尺度下的边缘图像进行加权求和,再经过二值化、去噪等处理,得到最后的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

自适应的形态学边缘检测算法

针对传统的基于形态学边缘检测算法抗噪能力较差以及易丢失边缘细节的问题,提出一种自适应的抗噪型边缘检测算法。该算法采用多尺度的结构元素进行滤波,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素进行边缘检测以得到更多的边缘细节。实验结果表明,该算法不仅抗噪能力较强,检测到的边缘细节较多,而且还能提高边缘检测效率,是一种有效的边缘检测算法。     

改进的形态学和小波变换边缘检测算法研究

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。     

基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测

在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。     

基于多尺度多结构元的数学形态学边缘检测

针对传统的边缘检测算子对噪声敏感问题,提出了一种基于多尺度多结构元素形态学边缘检测算子。该算子在传统形态学边缘检测的基础上,通过改变结构元素的形状和尺度,在很好抑制噪声的前提下,实现图像精细边缘提取。MATLAB仿真结果表明,该边缘检测算子具有更强的去噪能力,定位准确,保留了更多的图像细节,优于传统的边缘检测算子。     

基于多结构元素的数学形态学的遥感图像边缘检测方法

提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差。为此，探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

融合双阈值和改进形态学的边缘检测

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。     

一种新的图像分割算法

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,综合多尺度和多结构元算法的特性,提出了一种新的图像分割方法。利用桥梁的明显特征预测桥梁目标的位置,获得感兴趣区域,通过多阈值法简化原图;采用多尺度形态滤波和区域标记得到目标的初始轮廓,构造5个不同方向的结构元素,对这些结构元素运用多尺度形态学方法来检测目标边缘。实验结果表明本算法能够比较准确地完成图像分割。     

二进小波与改进的形态学融合的边缘检测算法

针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。     

基于形态学重构的多结构元细胞图像边缘检测

细胞图像边缘检测结果为细胞形态学分析提供依据.针对传统边缘检测算法在细胞图像边缘检测中存在的问题.为了改善图像细节丢失的缺点,提出一种基于形态学重构的边缘检测算法.利用形态学重构运算保持边缘的良好特性,采用多结构元方案,设计形态学重构滤波器对细胞图像进行去噪处理,利用形态学梯度检测算子获取重构后的细胞图像边缘,对获得的多路细胞图像边缘进行加权处理,最终检测出细胞图像边缘.仿真结果表明算法检测效果优于传统边缘检测算子检测效果,检测出的细胞图像边缘连续且一致.     

Zernike矩和曲率的圆形中心亚像素定位

提出了一种基于Zernike矩和曲率不变的圆形标记椭圆图像中心的亚像素精确定位方法。首先采用多结构元多尺度形态学边缘检测算子提取椭圆图像的像素级边缘并滤除噪声,其次构造出椭圆图像的Zernike矩求解模型并结合曲率不变性计算出椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合对椭圆中心进行精确定位。实验结果表明：该方法具有计算速度快、定位精度高的优点,可用于高精度视觉测量。     

一种新的强抗噪边缘检测方法

针对传统形态学边缘检测方法存在去除噪声与边缘细节保留矛盾的问题,提出了一种能有效去除噪声且准确检测图像边缘的方法.该方法首先利用多结构元素对图像进行滤波,然后用全方位多角度线结构元素结合一种改进的形态学算子检测图像边缘,最后将所得结果进行自适应权重求和,得到噪声存在下较理想的图像边缘.实验表明,该方法对噪声具有较强的抑制能力,在准确检测图像边缘、保留更多细节边缘的同时,能够有效地去除图像中的多种噪声,具有较高的信噪比.     

一种新颖的基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测方法

首先介绍了坐标逻辑运算的基本概念，并就其在图像边缘检测方面的应用提出了一个新颖的利用多结构元进行边缘检测的非线性算子。然后分别对标准的Lena图像和真实照片扫描图像进行边缘检测实验，其结果与Sobel边缘检测算子、形态学边缘检测算子相比较，表明本文所提出的检测算子具有边缘定位准确、运算速度快、对噪声不敏感等显著优点。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.