一种形态学滤波结构元的选择方法

形态学滤波作为一种非线性滤波方法在目标提取、抑制噪声等图像处理领域有着广泛的应用。针对形态学滤波中的一个关键问题—结构元的选择,通过对结构元分解和形态学滤波运算的研究,提出了一种自适应选择结构元尺度的二值形态学滤波方法。通过实验表明该方法可以快速、准确地确定滤波中结构元的尺度,具有较强的去噪性和抗干扰性。

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差。根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪。针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤波器进行了比较,证明了改进方法的有效性。通过将多尺度多元素形态滤波器应用于旋转检测地磁定向信号中分析与运算,有效降低了正弦信号中的噪声,提高了地磁定向精度,验证该方法降噪的有效性。

基于多尺度和多结构元的形态边缘检测

图像的边缘检测是图像处理中的基本 ,并且又十分重要的内容 ,它是图像分割、模式识别和计算机视觉的基础 .当前存在许多边缘检测的方法 ,如Robert算子、Sobel算子、Laplaccian算子等 ,但是这些算子大都基于邻域平均的方法 ,使得处理后的图像边缘模糊 ,影响人的视觉 .提出了一种基于多尺度多结构元的形态边缘检测算法 ,并通过试验证明文中算法的有效性 ,也得到了比较好的效果 ,得到了比较清晰的 。

形态滤波器结构元的自适应优化算法

该文提出了一种实现形态滤波器结构元优化设计的自适应算法,自适应过程类似于经典的最小均方(LMS)算法。通过将腐蚀与膨胀运算用隐函数表示,推导出腐蚀与膨胀运算中结构元的优化公式,由此进一步可得到任意组合形态滤波器的自适应优化公式。仿真实验表明该算法改善了形态滤波器的性能,具有设计简便、实用性强的特点。

多尺度多方向结构元素形态学绝缘子闪络图像边缘检测算法研究

针对绝缘子闪络图像中的噪声和边缘细节模糊问题,提出了一种多尺度和多方向图像边缘检测算法。该算法利用结构元素方向性的差异和递归形态滤波,对采集图像的边缘进行提取和去噪,根据多尺度多方向得到滤波图像的初始轮廓,完成绝缘子闪络的检测,。为了验证本文算法的有效性和准确性,本文选用不同的绝缘子闪络进行实验。实验结果表明本文的算法能够滤除采集图像的噪声。保留原始图像的边缘细节,实现放电区域绝缘子闪络图像的边缘检测。

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力。

全方向多角度结构元复合形态滤波器

介绍了一种新的形态运算方法,并在此基础上构造了一类全方向、多角度结构元复合形态滤波器。理论分析和仿真试验表明,这类滤波器与现有的中值滤波器、全方位多结构元形态滤波器等非线性滤波器相比,具有更好的性能,在有效去除噪声的同时,能充分保留原图像的细节信息。

基于多尺度多结构元的彩色形态学边缘检测

针对图像中的几何特征和噪声特性,文章提出了一种基于多尺度多结构元的彩色形态学边缘检测算法。该方法首先在HSL空间定义了多结构元彩色形态学基本算子,在此基础上利用不同尺度的结构元素提取彩色图像边缘,然后用多尺度合并算法对各个边缘进行合成以得到边缘检测结果。经大量的实验证明,多尺度多结构元的彩色形态边缘检测有着比单一尺度结构元的彩色形态边缘检测更优越的性能,在有噪声干扰的情况下,和传统的方法相比,该算法能更好地抑制噪声并且提取更多有用的边缘信息,满足不同的应用需求。

一种信号检测预处理的改进多尺度形态学滤波方法

通信信道冲击噪声干扰和宽带接收机非线性影响会导致接收的信号噪声基底不平坦,若不考虑噪声基底起伏而直接进行检测信号,可能会导致漏检。为提高信号检测精度,需估计信号噪声基底。为解决该问题,提出了一种信号检测预处理的改进多尺度形态学滤波方法。该方法采用多尺度开-闭组合运算对信号频谱进行形态学滤波,利用不同尺度的结构元素对不同带宽的信号进行局部滤波,并利用滤波后凸包的存在性作为滤波终止条件。仿真结果表明,该方法可以有效将不同带宽的信号滤除,有效提取噪声基底噪声,同时可消除频谱中低电平毛刺对噪声估计的影响。

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。

变分模态分解组合广义形态滤波器的MEMS陀螺仪去噪方法

为了更加有效地消除MEMS陀螺仪输出信号存在大量不同类型噪声的同时保留有效信号特征,本文提出了一种变分模态分解(VMD)的多尺度自适应组合广义形态滤波器(CGMF)去噪方法.该方法首先采用VMD将MEMS陀螺仪原始输出信号分解为多个不同尺度的具有特殊稀疏性的一高低频离散带限子信号内模函数(BLIMFs),然后通过选择CGMF中合适的结构元素(SEs)长度和几何结构对上述不同尺度BLIMFs进行自适应去噪处理,最后重建去噪后的BLIMFs获得去噪信号.通过实验验证并与现有的信号去噪方法相比,本方法的主要优点在于:1)解决了CGMF中SEs的长度和几何结构等关键参数的自适应选择问题;2)针对不同类型噪声均进行了有效的分离和去噪处理.

一种基于多结构元的形态滤波器设计

数学形态学可以看作是一种特殊的数字图像处理的方法和理论。数学形态学中的各种变换、运算、概念和算法的目的在于描述图像的基本特征或基本结构，也就是描述图像的各个元或各个部分之间的关系。它的基本思想是基于集合的交、并、移位运算，产生出二值形态学和灰值形态学的基本运算，如腐蚀、膨胀、开、闭、击中击不中及其一些性质。

全方位多结构元形态滤波器

形态滤波器是在脉冲噪声背景下恢复根信号的一种有效方法。此文定义了一类全方位多结构元，并由此提出了一种新的形态滤波器——全方位多结构元形态滤波器。在标准测试图象噪声环境下，仿真实验结果表明在噪声抑制和细节保持上。

一类多结构元自适应广义形态滤波器

基于广义形态开—闭和闭—开运算，采用多种结构元和自适应加权平均技术，定义了一类新型形态滤波器。这类滤波器不仅可以有效地抑制图象中的噪声，而且较好地保持了图象的几何特征。滤波器计算简单，便于实时并行处理。

二值图象的多结构元数学形态滤波

与单结构元形态滤波相比，多结构元形态滤波能够保护或提取更多的图象几何特征．本文提出了二值图象的多结构元腐蚀、膨胀、开、闭四种多结构元形态滤波器，讨论了四种滤波器的基本性质和滤波性能，并将他们纳入完备网格空间一般形态变换的框架，最后讨论了多结构元形态滤波器的设计．

双结构元形态滤波器

数学形态数学作为一种新的方法 ,已在信号处理中得到了重要应用 .利用双结构单元 ,本文提出了一种新的 CO形态滤波器并讨论了它的性能 .理论分析表明该滤波器与单结构元 CO形态滤波器相比 。

基于全方位结构元形态滤波的改进算法

在全方位形态滤波器基础上进行改进,通过对结构元尺寸与形状的适当选择,将一种新的结构元运用到形态滤波中。理论分析和仿真实验表明,新的结构元既能有效滤除噪声,又可较好保留原图像的细节信息。

探测因子优化的多尺度形态滤波器去噪方法

采用形态滤波器对信号进行去噪,结构元素尺寸的确定是最重要的一环。然而绝大多数的确定方法都是凭借经验或者同理想波形对比来优化结构元素尺寸,前者缺乏精确性,后者则缺少实际意义。针对这些问题,提出了一种通过探测因子函数来确定结构元素尺寸的新方法。首先,通过一个探测因子函数获得信号的尺寸信息。然后,对获得信息求导以找到合适的结构尺寸。最后采用多尺度金子塔形态滤波器来实现去噪。随机信号的仿真去噪以及激光脉冲雷达回波信号的去噪实验表明,该方法有着比较好的去噪效果,并且与其他常用形态滤波方法相比,既不依赖经验,也不引入理想波形。因此该方法有着非常好的前景。

粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子,采用具有全局优化性能的粒子群算法根据信号的特点自适应选取,实现了最优滤波器的构造;将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。

正弦变载荷工况下液压泵振动信号的形态学滤波方法

液压泵的振动信号在受到大幅度变载荷作用时将引起振动特征的变化,特别是在正弦载荷变化的作用下,将会产生幅值调制现象。采用传统的单一尺度结构元素的形态学方法对该类信号进行滤波的效果不一定理想。因此,针对正弦载荷液压泵振动信号的特点,在单尺度形态滤波分析方法的基础上,提出了兼顾形态学结构元素长度和高度尺度的多尺度形态学滤波方法。首先,以冲击特征比值和二阶原点矩作为评价指标,提出综合考虑结构元素长度和高度尺度的寻优方法,确定最优长度和高度尺度算子组合。然后,用最优尺度组合对正弦载荷模拟仿真信号和变载荷液压泵故障振动信号进行滤波处理,分析结果证实其滤波效果优于单尺度滤波方法滤波效果。