基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声,根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想,对一般数学形态学边缘检测进行两点改进:一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波,二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明,该方法可以保留更多的边缘信息,一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中,得到一种新的气密性测试方法。

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。

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。

基于数学形态学的HSI空间彩色边缘检测方法

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性的问题,选择更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出一种基于HSI空间的多结构多尺度自适应彩色图像边缘检测方法。首先对H、S、I三个分量采用不同结构和不同尺度的结构元素进行形态学边缘检测,然后对三个边缘分量利用信息熵加权得到融合后的彩色边缘信息。实验结果表明,该方法可以充分利用彩色图像的色度、饱和度和亮度信息,有效地抑制噪声,自适应地提取完整的边缘信息。

沥青路面裂缝图像检测算法研究

针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,设定了一种自适应确定权重的算法,使得此算子在平滑滤波的同时又检测到各种类型的边缘。与传统裂缝图像检测算法相比,该算法有效抑制了各种噪声的影响,实现了多种类型边缘的精确提取;理论分析和实验结果表明该算法是可行且有效的。

高功率激光驱动器光束自动准直目标定位算法

为满足高功率激光驱动器光束自动准直的高精度和实时性要求,提出了一种快速高精度的自动准直目标定位算法。首先利用变结构元广义数学形态学边缘检测算法在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用拉格朗日多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合以及几何形心拟合的方法实现图像中光斑目标中心的精确定位。该算法在神光Ⅱ升级装置的光路自动准直中得以验证,实验结果表明八路预放光路准直时间小于3min,主放光路准直时间小于7min,主放输出光束近场准直准确度优于0.2%,远场指向准确度优于0.2″(RMS)。

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.

基于数学形态学的雷达图像边缘检测算法

针对雷达图像边缘提取中存在噪声和伪边缘的问题,将传统数学形态学边缘检测算法进行了两点改进:一是利用非线性复合型数学形态学滤波方法对雷达图像进行滤波处理;二是根据数学形态学运算中结构元素提取不同运算结果不同的特性,采用多结构元素的思想,构造一种新型的数学形态学边缘检测算法。实验结果表明两种算法在一定程度上解决了信噪比和单边缘响应的矛盾问题,实现了Canny评价边缘检测性能的三个指标,将雷达图像中更多的特征边缘信息进行了保留。

一种基于多结构元素彩色图像的形态滤波器

根据人眼对 RGB三种基色的视敏度不同的特点 ,本文提出了一种分别针对三种基色采用不同大小结构元素的彩色形态滤波器来处理彩色图像的方法 ,并对这种滤波器和采用相同大小结构元素滤波器的滤波作了比较 。

基于数学形态学的地形图自动矢量化研究

概要介绍了数字流域系统中地形图自动矢量化子系统的结构框架及基于数学形态的细化算法模型、滤波算法模型、图文分割的算法模型;分析了渐次扩大多结构元素串联式滤波算法,移动矩形的节点数据压缩算法;在地形图自动处理实践中,证明了多结构元素的选择与组合及算法的高效可行性及系统设计的合理性。

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。

基于实数结构元素的多角度边缘检测算法

由于传统的边缘提取方法如Sobel、Robert、Prewitt、Log和Canny等对噪声十分敏感,而基于传统数学形态学的边缘检测算法又不能很好地利用空间信息,很难对复杂边界进行有效的处理.本文提出基于实数结构元素的多角度边缘检测算法,该算法可以充分地反映空间距离以及各个角度对边缘检测的影响.最后通过实验说明该算法在复杂图像的边缘提取中不仅有很强的抗噪性,而且可以有效地提取图像边缘.