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。     

基于复合型数学形态学的中医图像边缘处理方法的研究

对中医诊断图像进行边缘处理可以提高医学图像的信息利用率.医学图像的边缘处理是进行图像重建和显示的基础,处理后的图像能使得各种病变组织直观、有效地显示和分析,从而提高中医师诊断的准确性.为此,提出了一种改进的基于复合型数学形态学的医学图像边缘处理方法,实验证明该方法能有效地进行医学图像的边缘提取.     

基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法

提出了一种基于形态学的OCT图像的边缘检测方法,即对原始图像预处理,增加图像的对比度和边缘特性,使用形态学腐蚀和膨胀两个基本算子进行,选取了合适的结构元素,最后采用canny算法提取边缘。实验结果表明,经过改进的数学形态学方法处理的图像边缘特性的提取效果显著增强,且效率高、处理速度快。与经典的边缘检测算子和传统形态学边缘检测算法相比,该算法优势更加明显,边缘提取质量显著提高,且速度有显著提升。     

基于自适应数学形态学的医学图像边缘连接

在介绍了数学形态学基本原理的基础上，阐述了自适应数学形态学，并将之应用于有中断间隙的医学图像边缘连接。它根据边缘的斜率、曲率等特性适当调节椭圆结构元素的大小和方向，并通过自适应膨胀运算使得中断的边缘沿着它们的斜率方向延伸而最终连接起来。实验结果表明这一方法是有效的。     

基于数学形态学的图像边缘处理

提出了一种基于数学形态学的边缘提取方法。该方法先对图像进行颜色预处理,再利用数学形态学对图象进行形态学梯度变换,最后通过基于统计学的边缘提取方法进行边缘提取。该方法消除了由于照明而引起的目标物体的阴影边缘,并且直接提取出目标物体的边缘轮廓,对背景噪声有很好的抑制作用。与常用的边缘检测算子相比,该方法能更有效、准确、完整地提取出目标物体的边缘,明显优于传统的边缘检测算子。     

痰液显微图像细胞边缘提取的数学形态学新方法

根据痰液细胞图像的边缘灰度变化特点,在经典微分算子检测基础上,运用适当的改进的数学形态学方法对痰液细胞进行边缘提取。在实验中对同一幅痰液细胞图像分别用Sobel算子、Roberts算子、Laplacian算子和基于数学形态学的方法进行边缘检测。结果表明,基于数学形态学的边缘提取算法对于痰液细胞图像边缘提取有很好的效果。     

改进的数学形态学图像边缘提取算法研究

研究图像边缘优化提取问题。由于图像在进行边缘提取过程中,容易受到外界信息的干扰,特别是当受到噪声等因素影响时,造成图像边缘提取困难。为此提出了一种新的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘的技术。首先将利用形态学对灰度图像进行增强,并以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强,然后将图像切分成小块,针对不同的小块来区分边缘与非边缘;最终经过模板滤波,获得清晰的边缘结果图像。仿真结果表明,改进的算法快速有效,在提取完整的边缘的同时,能够有效的抑制噪声和背景因素对边缘的干扰,并优于其他传统边缘提取方法。     

基于数学形态学的商标图象边缘提取

介绍一种全新的基于数学形态学的商标图象边缘提取方法,根据商标图象边缘与内部区域结构形态的差异,通过与之相匹配的结构元素,运用数学形态学的方法对商标图象边缘进行提取。     

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。     

基于数学形态学的图像边缘信息分析

本文在讨论和分析数学形态学用于多值灰度图像的原理和几种基本运算的效果基础上,提出应用数学形态学进行图像边缘增强和提取的原理和方法,介绍了相应的结构元的构成方法及实验效果。     

基于Spatially-Variant数学形态学的二值图像边缘检测

结合二值图像边缘检测的需要,提出一种基于Spatially-Variant数学形态学的图像边缘检测算法。该算法使用了依像素位置而变化的Spatially-Variant (SV)结构元,使其能够依据图像细节而变化,达到自适应的效果并能有效检测图像边缘和保持边缘的平滑性。与传统边缘检测算子进行的对比实验结果表明,该算法有以下明显优点:抗噪声性能好,实时性好,非常容易实现,具有一定的实用性和可行性。     

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。     

噪声图像形态边缘检测的改进算法

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。     

噪声图像形态边缘检测的改进算法

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。     

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.     

基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测

该文提出了一种基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测新算法。文章首先分析了彩色图像与二值图像之间的关系,然后定义了新的基于彩色图像的形态学变换。并在此基础之上,引入了多分辨率分析的彩色图像形态学变换。试验结果表明该算法对彩色图像的边界检测效果明显地优于单尺度及Sobel等算子的边界检测。     

基于分形和数学形态学的图像边缘检测方法

图像处理是视觉测量方法必需的技术,图像处理结果的好坏直接影响到了测量的质量。其中,边缘检测是重要的一步。视觉测量不仅需要较好地检测到边缘,还需要边缘尽可能是连续的。该文提出了一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像,采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明,采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。