基于形态学梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法

基于形态学梯度重构提出一种用于高分辨率遥感影像的分割方法.针对遥感图像的特点构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取形态学梯度并进行开闭重构;根据人的视觉特征,对梯度的高对比度区域进行还原,用于保证较高的局部对比度;最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果.对IKONOS影像进行分割实验,结果表明了该方法的有效性.

基于对比度增强与最大熵的工件表面图像分割算法

针对工业相机采集到的工件表面图像缺陷细节不突出、噪声过大等导致最大熵分割法分割不精确的问题,提出一种将多尺度top-hat和形态学开闭重构相结合,并用最大熵法进行分割的工件表面图像分割算法。首先,将工件图像经多尺度top-hat变换得到对比度增强后的图像;其次,将增强后的图像经过形态学开闭重构得到工件图像背景模型;然后将增强后的图像与重构后的图像融合,最后作最大熵分割。实验表明,该算法不仅能准确分割出工件表面的缺陷,并且使细节部分更加突出,同时抑制图像中的大量噪声。

一种铜钼矿浮选泡沫图像分割算法

该文对铜钼矿浮选泡沫表面特征模糊、亮度不均、存在高亮点等现象,提出来自适应形态学的改进分水岭的一种分割方法。首先针对现场泡沫亮度不均的现象,通过多尺度的自适应Retinex算法来使浮选泡沫图像的识别度增强;然后,采用重构开闭运算滤除不同的噪声;最后,将梯度值经过阈值和尺度的非线性变换后的图像作为输入图像进行分水岭分割。结果表明该算法是一种适用于浮选泡沫图像的分割方法,很好的解决了浮选泡沫图像的分割问题。