基于MRF模型和形态学运算的SAR图像分割

针对目标监测分析中的SAR图像分割问题,构造了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型和形态学运算的处理方法。首先利用SAR图像邻域空间上的马尔可夫性以及像素灰度的高斯分布模型,以较少的迭代次数实现了SAR图像的初分割;然后通过形态学运算进行处理,抑制干扰性分割,同时填充目标区域内部空洞,改善分割效果。实验结果显示,该方法可以较好地实现SAR图像目标区域的分割,且处理效率较高,利于实现SAR图像的快速有效分割。

基于形态学运算和自适应阈值的心电信号消噪

抑制信号中的噪声干扰,是心电(ECG)信号预处理中的关键步骤。针对传统形态学滤波损失有用信号的缺陷,本文提出了一种基于形态学运算和自适应阈值的ECG信号消噪算法。首先,对含噪ECG信号进行形态学滤波和形态学峰谷提取运算;然后,估算形态学峰谷信号中时变噪声的即时方差,并依据3σ准则对峰谷信号进行自适应阈值处理,保留其中的有用信号;最后,将阈值处理结果与形态学滤波结果相加,作为ECG信号消噪处理的最终结果。仿真试验与实际应用结果表明,该算法不仅可以有效去除时变噪声的干扰,而且较好地保持了ECG信号的特征形态,处理效果明显优于以往的形态学滤波算法,且比基于平稳小波变换的消噪算法更适用于非平稳ECG信号的消噪处理。

基于小波变换与形态学运算的ECG综合检测算法的研究

针对心电波形检测中小波变换算法的缺点 ,在 ECG特征点检测中 ,将原始信号在 3尺度上的 haar小波分解的细节信号模极大值对检测法与数学形态学峰谷检测相结合 ,提出了一种新的心电波形特征点综合检测算法 ,该算法弥补了小波变换算法对信号振幅检测上的不足 ,有效地提高了心电信号特征点检测的准确度。

基于功率谱形态学运算的LFM信号参数估计

针对当前线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法中存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计。仿真试验表明,在信噪比为-5dB时,LFM信号的调频斜率和起始频率估计精度分别比基于Radon模糊变换(Radon-ambiguity transform,RAT)和分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)结合的离散谱校正算法提高了约2%和4.5%,带宽和脉冲宽度估计的均方根误差分别小于2.4MHz和0.025μs;当采样点不大于4 096时,计算量比插值FRFT算法降低了约70%,证明了该算法具有高估计精度和低运算量的优点。

基于形态学运算的子带频谱检测算法

针对现有频谱检测算法无法解决不同信道之间的噪声基底差异的问题,提出了基于形态学运算的双门限自适应子带频谱检测算法。该算法首先利用形态学运算对信道噪声基底进行估计,将其减去后,消除了复杂噪声背景的影响;然后采用自适应双门限频谱检测算法实现子带信号的检测,当检测统计量处于两个门限之间时,采用模糊理论进行判定。仿真结果表明,该算法能够在噪声起伏较大的背景下完成子带信号检测,检测概率优于传统双门限算法和基于差分运算的双门限算法。

基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法

为解决传统手工初始化种子轮廓影响肝脏分割算法稳定性的问题,提出了一种基于形态学运算的自动种子轮廓获取方法.根据序列CT图像中肝脏的灰度特性和结构特性,利用线性灰度变换、阈值滤波、中值滤波及对比度增强对肝脏CT图像进行预处理操作,进而通过形态学腐蚀运算快速准确获取肝脏自动分割需要的种子轮廓.实验结果表明,该自动种子轮廓获取方法可以快速、准确地定位出肝内种子轮廓,保证种子轮廓不会因操作人员不同而发生位置变化.

形态学运算中结构元素选取方法研究

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域。针对形态学运算中的关键问题-结构元素的选择,通过对结构元素分解和形态学运算的研究,就结构元素形状、结构元素尺寸的确定提出解决方法。通过实验表明该方法是切实可行的。

基于遗传算法和形态学运算的多焦点图像融合

目前大多数图像融合算法将每个像素都独立对待,使像素之间关系割裂开来。本文提出了一种基于形态学算法和遗传算法的多焦点图像融合方法,此种方法有效地结合了像素级融合方法和特征级融合方法。其基本思想是先检测出原始图像中清晰聚焦的区域,再将这些区域提取出来,组成各部分都清晰聚焦的结果图像。实验结果证明,此方法优于Haar小波融合方法和形态学小波融合方法。特别是在原始图像没有完全配准的情况下,此种方法更为有效。

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。

一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法

指纹识别是生物认证技术中应用最为广泛的技术之一,其中指纹方向场计算是自动指纹识别系统中最关键的步骤,指纹图像预处理、特征提取和匹配的过程都以方向场为基础。因此提出一种基于对指纹图像方向场进行形态学运算的方向场计算方法。实验证明,该方法可以正确有效地计算低质量指纹图像,特别是褶皱类型指纹图像的方向场。

凸集及凸包形态学运算的几个性质

讨论了凸集及凸包的形态学运算的几个几何特性,并使某些文献中的几个错误结论得到修正和完善。

结合多尺度分割和形态学运算的高分辨率遥感影像阴影检测

目的针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种多尺度分割和形态学运算相结合的阴影检测方法。方法基于面向对象思想,首先利用均值漂移法实现影像分割生成对象,并以对象为基本单元分别进行形态学膨胀和腐蚀运算,从而获得面向对象的阴影指数;然后对影像进行多尺度分割,生成阴影指数矢量;最后对阴影指数矢量和亮度均值分别指定高低阈值,进而获得阴影检测结果。结果选取高分二号和Google earth影像进行实验,采用误检率、漏检率和总错误率3个指标进行定量分析,并将实验结果与结合多特征法和形态学阴影指数法进行比较。在阴影检测定量精度分析中,相比于对比方法,本文方法的误检率偏高,但漏检率平均降低了7.31%;在建筑物阴影检测实验中,本文方法的漏检率同样下降了4.5个百分点;在多尺度效果融合分析中,本文方法在多组尺度组合下,各项精度指标均较理想;在阴影压盖地物实验中,3种方法的误检情况差异不大,但本文方法的漏检率得到较大改善,其下降程度平均达到了19.29%。结论本文提出的阴影检测方法具备一定的抗干扰能力,适用性强,可靠性高。

基于形态学开闭运算和梯度优化的分水岭算法的目标检测方法

提出了一种基于形态学开闭运算和梯度优化的分水岭算法的目标检测方法。该方法首先利用形态学开闭运算对原始图像进行平滑处理,再对梯度图像进行阈值优化,去除过多的区域极小值,然后利用分水岭分割算法检测目标,最后利用目标的面积和空间关系等特征去除少量误提目标。实验表明,新方法可以取得很好的效果。

基于D-LinkNet与形态学计算的高分遥感图像车流量监测

针对城市交通路面车流量监测实时性和准确性高的需求,设计了一种利用高分遥感图像进行道路网自动提取和车辆自动监测的处理方法。综合利用D-LinkNet和形态学计算实现道路区域的二值化语义分割及连贯性、边缘扩展以及平滑性优化,同时将道路信息作为掩码并外溢后进行车辆目标检测,有效避免非道路区域车辆目标干扰。提出采用热力图的形式改进车流量监测方法,可以更直观显示道路拥挤程度。综合利用现有数据集对所提方法进行评价,车辆检测的平均精度达91.7%,道路提取平均交并比达85.3%,可以实现道路车流量的有效监测。

基于渐进形态学开运算和偏度平衡法的LiDAR数据滤波方法

基于高程的偏度参数统计的Li DAR数据滤波对地形起伏城区滤波适应性不强的弱点,对该方法进行了改进,提出了结合渐进形态学开运算和偏度平衡法的Li DAR数据滤波方法,该方法的原理就是将所有引起高程的突变转换成全由植被、建筑等非地面点引起,而不是由地形高程引起的,这个转换的中间量就是高差,即将高差作为偏度系数的统计对象。并通过实验验证了该方法的合理性,实验结果表明,改进的方法不仅延续了参数统计法无需阈值的优势,而且对城区滤波更具适应性、合理性和稳定性,能够明显地提高滤波精度。

形态学开运算剔除激光雷达的太阳光干扰

为了剔除闪光式激光雷达白天工作时太阳光对目标的光污染,采用基于形态学开运算的强度图像预处理方法,对闪光式激光雷达在白天接收到的原始强度图像预处理,随后采用相邻帧差法对预处理后的强度图像进行三维重建,可以有效地将目标从太阳光污染中提取出来。为了验证该方法的可行性,用闪光式激光成像雷达在白天对距离500 m外的目标建筑物进行了成像实验,并与高斯滤波预处理、中值滤波预处理和阈值分割预处理进行对比,随后采用相邻帧差法并根据四种方法预处理后的强度图像来获取目标的距离信息。经过计算,形态学开运算预处理与高斯滤波预处理、中值滤波预处理和阈值分割预处理的结构相似度分别为0.78、0.83和0.85,他们之间的结构相似图分析结果充分说明采用形态学开运算的预处理方法在去除由太阳光引起的干扰的同时,可以完整获取目标的距离信息。

基于Otsu阈值法与形态学自适应修正的舌像分割方法

为了从原始舌图像中精确分割出舌体以实现中医舌诊的客观化,提出了一种基于Otsu阈值法与形态学自适应修正的舌像分割方法。该方法提取原始舌像的RGB色彩空间与HSV色彩空间中G、B、V通道的信息,运用Otsu阈值法对舌像进行二值化,基于先验知识对目标区域进行聚类,采用形态学运算方法,利用舌体当量直径自适应选取结构元素的大小,对聚类结果进行开启运算修正得到舌像分割结果。基于200幅不同形态、不同舌色类别原始舌像的实验结果表明,该方法能稳定精确地分割出舌体,与传统的Otsu方法及灰度投影-Otsu方法相比,准确率有了很大的提升。

一种新的基于二值水平集和形态学的局部分割方法

局部分割是图像分割中的关键性工作,针对局部分割方法中存在的窄带控制不稳定和局部分割精度不足的问题,文中提出一种新的基于二值水平集和形态学运算的局部分割方法。该方法引入二值水平集取代传统的符号距离函数,并在曲线进化过程中保持水平集函数的二值性以确保窄带控制的稳定性和一个像素宽度的局部分割精度。为增加曲线平滑方案的灵活性,引入可选择的形态学算子来平滑曲线,并采用稀疏场算法以提高效率。在合成图像和医学图像上的实验结果表明,提出的方法能更好地实现图像局部分割。

带反馈修正的多结构元形态学心电信号QRS波检测算法

本文提出了一种带反馈修正的多结构元形态学心电信号QRS波检测算法。首先,采用形态学滤波消除心电信号中的脉冲噪声;接着,基于两种不同宽度的结构元,对滤波后信号进行形态学峰谷提取,获取QRS波波形陡峭信息和幅度信息;然后,根据形态学峰谷提取结果,采用自适应阈值检测法初步定位QRS波;最后,利用估算出的R-R间期对QRS波检测结果进行评估和修正,并反复此评估修正过程直至获得满意结果。经MIT-BIH心律失常数据库验证,本算法具有很好的QRS波检测效果。

形态学图像处理下的矿石粒度的检测

利用工业摄像机对传送带上的矿石图像进行采集,将图像导入计算机利用matlab软件进行图像处理。对图像进行滤波处理、形态学运算、形态学重构、分水岭分割、矿石颗粒像素标定以及像素面积检测,然后统计矿石粒度的大小及不同粒级所占的比例,最后与人工筛分的矿石粒度作对比。实验表明通过图像处理得到的粒级比例与人工筛分的粒级比例两者差别较小,因此利用图像处理的方法能够较为真实反映矿石粒度的分布,提供矿石参数信息,准确性和实用性很高。