浅谈MATLAB在数字图像处理中的应用

介绍利用MATLAB在边缘检测方面的各种函数和算子,对图像进行处理和比较,得出各种函数和算子对图像的处理的特点;利用MATLAB实现图像增强的3种常用方法：灰度直方图均衡化、灰度变换、平滑与锐化滤波等;探讨利用MATLAB实现图像频域变换处理中的应用。     

基于融合技术的图像边缘检测方法

提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理，提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则，对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合，得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性，处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。     

基于数学形态学和LMS滤波的图像边缘检测算法研究

传统的边缘检测算子对灰度图像进行边缘检测时存在图像细节被丢失,边界不连续等问题。针对上述问题,提出一种基于数学形态学和最小均方差滤波相结合的图像边缘检测方法,该算法先利用小均方差滤波的方法可以有效地滤除图像中的噪声,然后利用形态学中的腐蚀运算对图像进行边缘检测处理。实验结果表明：该方法能够有效地去噪,精确地检测图像中的细节,并且边界的连续性好。     

基于多尺度形态学的运动目标边缘检测算法研究

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合运动目标图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子。它结合了基于灰度图像和边缘图像的二进小波检测方法的优点,减低了直接从灰度图像中提取时的算法复杂度,并且解决了普通边缘提取算法带来的诸多对噪声敏感问题。试验结果表明,该方法能够在较低噪声背景下更有效地检测运动目标图像边缘特征,提高判决准确率。     

一种红外序列图像目标边缘检测方法

红外序列图像边缘检测是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外序列图像边缘检测算法,首先对目标红外图像进行柔性边缘提取,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的目标边缘检测图像.计算机仿真实验表明,该方法的性能优于传统的检测算子,并且具有抑制噪声的功能.     

MATLAB在图像处理中的应用

本文在简要介绍MATLAB软件的基础上,结合其图像工具箱,重点分析了MATLAB在图像处理和研究中的应用.并以数学形态学和边缘检测函数结合实现物体外轮廓的提取为例,表明了MATLAB可以提高实验效率,快速实现研究构想,有助于研究工作的开展.     

基于全向小波和Hausdorff距离的边缘检测

针对传统小波变换对含噪图像边缘检测的不足,结合全向小波和Hausdorff距离的知识,提出了一种改进的边缘检测算法.首先,对图像做全向小波变换,同时做改进的灰度图形态学处理;然后在一定的窗口下求处理后图像间的Hausdorff距离,并将其大小作为图像边缘检测的像素值.最后将该算法与Sobel算法、Canny算法做比较,实验结果表明该方法提取的边缘清晰度优于其他方法,且可以很好地抑制噪声.     

一种改进的Sobel自适应边缘检测的FPGA实现

针对经典Sobel边缘检测算法对噪声比较敏感而且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Sobel自适应边缘检测方法。首先,对经典Sobel算法改进,增加了检测方向,根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘,然后对边缘图像进行形态学处理,增强了算法的抗噪性。将改进的边缘检测算法在单片FPGA上实现,利用FPGA高速并行处理的优势,系统能够实时采集、检测图像边缘并显示高帧频高分辨率图像。     

基于小波变换和数学形态学的激光成像雷达图像边缘检测

边缘检测是激光雷达图像处理的重要组成部分,其性能直接影响雷达系统的精度和性能。针对激光雷达图像的特点,提出了一种基于小波变换和数学形态学方法结合算法对激光成像雷达图像进行边缘检测。首先从小波理论出发,从小波多尺度分解入手,对图像分解的弱边缘信息适当加强,然后对加强边缘信息的的图像从灰度形态学的角度出发,对图像进行腐蚀或膨胀,进行边缘提取,而后得到其边缘。用Matlab进行仿真实验,结果表明:结合算法边缘算子对激光雷达图像检测效果优于仅用小波或仅用形态学进行边缘提取的效果;在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,证明所提方法是有效的。     

基于相位一致性的红外图像边缘检测方法

由于红外图像的灰度和对比度较可见光图像的低,用基于灰度的边缘检测方法检测红外图像的效果不佳。针对这种情况,利用相位一致性对灰度和对比度的变化具有不变性的原理,提出了基于相位一致性的红外图像边缘检测方法。首先计算红外图像的相位一致性值,然后采用K-mean法分割出包含边缘的区域,最后用形态学相关方法生成边缘曲线。实验结果表明,该方法对红外图像边缘的检测效果比Canny算法更准确。     

图像的频域滤波增强研究与仿真

图像增强是一种基本的图像处理技术,可以通过突出图像中的某些信息,同时抑制或去除某些不需要的信息来提高图像的质量。文章详细地介绍了图像的频域滤波增强处理,并利用MATLAB进行了仿真实验,实验结果表明：低通滤波可以起到平滑图像、去除噪声的增强作用;高通滤波可使图像的边缘或线条变得清晰,图像得到锐化。     

基于MATLAB GUI图像处理仿真系统的设计

文中简述了图像处理的各种基本功能及原理,并通过MATLAB的GUI图形用户开发工具,设计了一款基于MATLAB的图像处理仿真系统,该系统包含图像处理的一些常见且实用的功能,如空域滤波中的高斯滤波、中值滤波、均值滤波,频域滤波中的高低通滤波、带阻滤波、同态滤波,还有边缘算子、灰度、二值化、简单直方图等功能。由于MATLAB GUI操作简单,便于扩展,减少了代码编写量,且人机交互性强,图像处理部分功能参数可调,因此在教学、实验、工程中具有较高的应用价值。     

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法.该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算.对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测.实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息.     

基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测

边缘检测是图像分割的重要环节,边缘提取的好坏直接影响了整个图像处理的效果。数学形态学用具有一定形态结构的“结构元素”去度量图像的形态,以解决图像处理和分析问题。文章通过对多种边缘检测方法的分析比较,结合高速公路路口汽车图像噪声大的特点,提出了基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测。该方法不但能有效地改善有噪图像边缘检测的效果,鲁棒性好,而且并行快速,便于硬件实现。     

基于顺序形态学的图像边缘检测快速算法的研究

 图像边缘检测是图像处理的关键技术,边缘检测的结果直接决定了后续图像处理的性能.数字图像的边缘检测主要要求就是边缘定位准确,运算速度快.以此要求为依据,本文在深入研究了数学形态学和顺序形态学的基础上,提出了一种基于顺序形态学的优化边缘检测算法,该算法能够快速准确的提取图像的边缘,对于尺寸较大的图像效果尤为明显.通过仿真实验表明该算法是一种准确快速的边缘检测方法.     

一种适合数字相机实时处理的插值算法

为保证图像还原质量的情况下实现数字相机实时处理的功能,提出了一种基于梯度的单通道独立插值算法.通过引入绿色分量的水平、垂直梯度及梯度差值的阈值不仅可以使图像的边界信息得到更好的保存,也可以使平滑区域的色彩更加平滑.同时引入红色、蓝色分量的斜45°、斜135°方向的梯度作为边界判定的补充,保证三种颜色通道的边界都能得到有效判断,使整个图像边界变得更清晰.为验证算法的插值效果,采用Matlab进行仿真测试.仿真表明:该插值算法在平滑区和边界都能得到较理想的效果,相对最近邻插值和双线性插值边界,拉链现象明显降低.理论分析表明:该算法避免了复杂的乘除运算,易于硬件实现,且适宜于并行处理.     

数字图像增强中灰度变换方法研究

图像增强不仅可以用于提高图像的视觉外观,而且还是图像边缘检测以及特征提取等技术的基础。此文主要研究用于增强图像的灰度变换方法．包括线性灰度变换、非线性灰度变换与直方图均衡化方法。采用MATLAB软件进行编程,运用上述算法对图像进行处理。实验结果表明．处理后的图像对比度得到了明显改善．增强了图像的视觉效果。在以上算法中可以通过灵活设置相关参数获取不同的图像增强效果,并且具有处理速度快的优点。     

结合数学形态学和图像融合的边缘检测算法

工业CT图像边缘检测是工业CT图像处理中一项十分重要的工作和预处理步骤,图像的最终处理结果取决于边缘检测的优劣程度。本文首先介绍了几种经典的图像边缘检测方法,并用这几种算法对工业CT图像进行了计算机仿真。通过对仿真结果的对比和分析,作者提出了基于数学形态学和图像融合相结合的图像边缘检测算法MDY并在ImageJ软件上编程实现。实验结果表明该算法能够有效地抑制噪声,完整的检测边缘,且优于其他传统边缘检测算法。     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测

由于遥感图像一般带有较大的噪声，通过实验表明，用传统的边缘检测方法效果不理想。采用小波方向性检测技术并结合数学形态学的方法，提出了一种基于小波变换和小尺度的数学形态学的遥感图像边缘检测方法。实验表明本算法计算有效，边缘定位准确，对噪声有一定的抑制作用，边缘检测效果明显。