基于形态学重建滤波的脑部磁共振图像分割

在阐述形态学基本原理、形态学重建滤波原理和方法的基础上,提出了形态学交变序列重建滤波,并应用于脑部磁共振图像分割。试验结果表明,该方法能有效地滤除无用的信息而保留图像原始形状不变。再应用形态学梯度运算、测地距离和流域变换方法就能准确地分割出脑部磁共振图像的头盖骨和脑膜。

形态学重建与Canny结合实现机场跑道边界检测

针对机场边界检测出现跑道边界不连续和误检的现象,采用形态学方法对机场的灰度对比度和结构特征进行增强,即先利用大尺寸的结构体进行形态学重建顶帽变换增强机场与背景的灰度对比度,然后采用形态学重建滤波器平滑图像噪声,提高机场内部的同质性;在此基础上对增强后的图像进行梯度计算,并基于判别分析估计了双阈值,采用Canny算子实现跑道边缘检测。为了检验提出的方法,对4幅不同城市、不同类型的机场高分辨影像完成了机场跑道的边界提取。其中临潼和开封机场属于军事用途的机场,其跑道边界被完美地提取出来,背景被完全抑制;首都和咸阳机场为大型国际机场,其获取的跑道外部边界也比较完整。另外设计了对比实验,检验了不同步骤对结果的影响。实验结果表明,该文的跑道边界检测方法有效且简洁,它同时解决了跑道与背景对比度增强、图像随机噪声与无关背景对象抑制,以及跑道边界完整性保持等几个问题,为机场跑道信息提取提供了一个可靠的方案。