基于边缘检测的数学形态学方法研究

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。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。     

基于数学形态学的储粮害虫图像边缘检测算法研究

对储粮害虫进行实时监测是非常必要的．其中基于图像识别的检测是目前研究较多的一种方法。本文简述了数学形态学方法。对数学形态学在粮虫图像处理边缘检测中的应用进行了研究。计算表明，该方法较好地解决了粮虫图像的去噪和边缘检测问题。     

基于边缘检测的数学形态学方法研究

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.     

基于数学形态学的储粮害虫图像边缘检测算法研究

对储粮害虫进行实时监测是非常必要的，其中基于图像识别的检测是目前研究较多的一种方法，本文简述了数学形态学方法．对数学形态学在粮虫图像处理边缘检测中的应用进行了研究。计算表明，该方法较好地解决了粮虫图像的去噪和边缘检测问题。     

基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析

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。     

基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析

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。     

基于中值滤波和数学形态学的图像边缘检测

本文对数学形态学中的腐蚀和膨胀的原理和中值滤波除噪应用进行研究,针对二值化图像把中值滤波与腐蚀相结合研究一种边缘检测的方法,通过VisualC 6.0仿真实现,得到满意的效果。该方法能够有效地去噪,检测图像中的细节,定位准确,并且计算量小,效率高。     

基于数学形态学的边缘检测算法研究

针对传统的边缘检测方法对图像较复杂或含有噪声时的边缘检测效果不佳的问题,论文研究了一种基于多尺度数学形态学的边缘提取方法.实验结果表明:与经典的边缘检测算子相比,该方法能较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题,具有较好的边缘提取效果.     

基于灰度形态学的红细胞图像边缘检测

边缘包含了图像很多重要的信息,边缘检测的好坏也直接决定了后续处理的效果。在利用数学形态学进行边缘检测后,会出现不需要的边缘,形成噪声。针对这种情况,提出一种计算中心像素与邻域像素均方差的方法对形态学边缘检测算子进行改进,该方法可以有效减少噪声,为以后对红细胞图像进行特征提取和分类打下良好的基础。     

基于灰度形态学的高原鼠兔图像边缘检测

传统高原鼠兔图像边缘检测方法存在对噪声敏感、大量边缘细节被过滤、检测的边缘不连续、模糊等问题。为此,将基于数学形态学的边缘检测方法应用到高原鼠兔图像的边缘检测中。利用数学形态学的腐蚀和膨胀算法,构造适合高原鼠兔图像几何性质的结构元素,对图像进行检测。实验结果表明,该方法具有较好的边缘检测效果。     

基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取

医学图像边缘提取,尤其是病灶部位的边缘提取,是医学图像处理中非常重要的预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。人们一般习惯于用微分算子和梯度形态学算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,也不能提取边缘细节。文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。实验结果表明,这一方法比微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声并将肺部轮廓和肿瘤的大小与边缘准确地提取出来。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

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。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

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。     

基于灰度形态学的烟叶图像边缘检测

烟叶图像的边缘提取是利用计算机进行烟叶检测与分级的关键步骤。为了能够在提取边缘的同时保留图像的边缘细节信息,该文针对CCD获取的烟叶原始图像,利用灰度形态学的算法,构造了全方位的结构元素进行边缘的提取。实验证明,基于灰度形态学腐蚀变换的边缘检测算法是有效的。     

一种基于改进的形态学红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘模糊和非均匀性噪声强的特点,提出了一种阈值分割与形态学相结合来提取红外图像特征的方法,对红外图像进行边缘提取。仿真实验结果表明：该方法能够清晰、有效的提取红外图像的边缘,改善图像质量,是一种有效的边缘检测方法,具有较好的实用性。