基于膨胀运算的移动对象兴趣点检测方法

针对传统兴趣点检测算法在准确性和效率方面的不足,提出基于膨胀运算的移动对象兴趣点检测方法(DMDO)。通过矩阵二值化操作滤除停留点噪声,提高预测准确率,并用膨胀运算替代传统方法中的聚类算法提高算法效率。将DMDO在开放空间数据集AMSA和IMIS3Days上进行仿真实验,结果表明:DMDO相比基于密度的空间聚类算法,在数据集AMSA上准确率平均提高17.94%,算法效率提高6.63倍;在数据集IMIS3Days上准确率平均提高19.98%,算法效率提高9.13倍;相比以聚类点排序结果确定聚类结构算法,DMDO在数据集AMSA上准确率平均提高20.04%,算法效率提高14.61倍;在数据集IMIS3Days上准确率平均提高16.60%,算法效率提高42.19倍;DMDO相比传统方法均表现出较高的预测准确性、较低的时间开销,适用于解决大数据背景下的移动对象兴趣点检测问题。

膨胀运算的Minkowski函数表达式的证明和它的一个推广

在形态学中,Minkowski函数完全刻画了Rn中的凸集X的几何特性.但是在实际应用中,往往需要考虑X的形态变换,如膨胀、腐蚀、形态开、形态闭等的形态特性.利用平行凸集中膨胀运算概念给出形态学中膨胀运算的定义,从而引出Minkowski函数表达式,并给予严格的数学证明,在此基础上得到并证明了腐蚀运算的Minkowski函数的表达式.

膨胀运算的代数性质及其在提高膨胀运算效率方面的应用

该文主要研究和分析了数学形态学中膨胀运算的代数性质,对膨胀运算的两种定义,即基于集合论的定义和基于二维欧氏空间的定义,给出了等价性证明,说明了两种定义各自的侧重点,并在此基础上进一步阐明了膨胀运算满足交换律和结合律,并以结合律为基础讨论了结构元素分解在提高膨胀运算效率上的应用,给出了分解后各子结构元素中非零象素点的个数的乘积上限为eeN.

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。

基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法

针对目前织物组织的识别主要依赖人工而导致效率低下的问题,研究并设计了一种基于Tamura方向度纹理特征的织物组织识别算法。该算法通过将Tamura纹理特征中的方向度、形态学运算以及高斯模糊有机结合,成功生成经纬组织点分布图以实现织物组织识别。通过计算织物组织图的Tamura方向度特征值提取了纹理信息,利用纹理信息结合数字图像处理技术获得组织点分布。实验证明,针对具有较强纹理信息的织物组织,特别是经纬纱线颜色相近的织物,该算法能够很好地实现识别效果。

基于区域的超声图像处理技术

分析了超声图像的特点,然后根据这些特点和实际对这些图像处理所要达到的要求,提出了一种基于区域的串行方法。对界面进行了识别,通过实际处理效果表明该方法不但抑制了噪声的影响,而且探测出的界面吻合效果较好。

图像形态学中的拓扑结构

精确描述和论证了图像空间的拓扑结构.证明由欧氏空间的紧集所组成的拓扑空间不是紧拓扑空间,且在这种空间上没有豪斯道夫度量,当这些紧集取自某个固定的有界集时,所构成的空间是紧空间,且有豪斯道夫度量.

车牌号码松弛模板匹配方法

提出了用于号码识别的松弛模板匹配法。实验证明对于字符的污损、笔画偏细或偏粗、光线明亮程度变化以及挤压变形等有较强的适应性 。

复杂版面的文本图像图文分割算法

为了满足办公自动化的实时性要求,本文提出了一种改进的自顶向下的图文分割算法。该方法利用文本行基线之间的距离自适应的确定结构元素的大小,克服自顶向下算法要求对页面有先验知识的缺点。实验表明,本文提出的算法分割准确,速度快。

基于数学形态学的版面分割

证明了由连通类C及膨胀运算δ可构造新的连通类Cδ,讨论了C与Cδ 的关系 .在引入极大连通子集的概念后给出了集合基于连通类的唯一分割 ,利用集合X基于Cδ 的分割与X的膨胀δ(X)基于C的分割之间的对应关系 。

基于图像边缘梯度信息的图像匹配算法

提出了一种基于图像边缘梯度信息的图像匹配方法。算法综合考虑边缘的位置和梯度信息,在形态学膨胀运算的基础上计算最佳匹配位置,该方法具有匹配精度高、计算简便、不需要调节参数的优点。对合成图像和实际图像的实验结果表明了算法的有效性。

工频通信系统下行信号仿真与识别方法的研究

双向工频通信技术(TWACS)是一种基于配电网络的新型通信技术,它利用独特的调制解调技术可以无需外加设备穿越变压器进行跨区域通信。本文针对下行信号(outbound)的传输特点,搭建了下行信号的传输模型,分析了下行信号在配电网中的传输特性,并提出了一种改进的基于数学形态学膨胀运算的下行信号识别方法,该方法算法简单,计算量小,易于在单片机上实现。

应用形态学的自适应门限干扰检测算法

该文针对通信信号中背景噪声复杂的问题,应用数字形态学的信号预处理方法,能较好地滤除背景噪声;又由于单一门限值难以实现对不同宽度干扰的检测,提出一种应用形态学自适应门限的干扰检测算法。此算法首先对信号谱线进行功率谱估计,然后利用形态学的方法进行预处理,再根据信号功率谱的分布情况,选取不同的门限值,实现门限的自适应,为检测不同占有用信号带宽大小的窄带干扰提供了有效的方法。该文提出的方法不会受噪底变化的影响,计算量小,复杂度较低,适用于星上卫星通信的实时频谱监测。经过Matlab仿真实验得出,当采用结构元素长度为25的扁平型结构元素时,通过形态学中的膨胀预处理方法以及自适应门限可以得到检测效果比传统的连续均值去除算法(CME)算法有6 dB以上的提升。

运动目标提取的数学形态学研究

在系统研究数学形态学理论的基础上,深入研究了运动目标提取技术,仔细钻研了利用形态学膨胀和腐蚀运算来提取人脸的边缘特征,讨论了不同结构算子在边缘提取中所起的作用。

一种用于目标跟踪的人工特征点提取算法

该文是关于利用阈值分割技术和斑点目标的几何特征信息从自然光照下拍摄得到的图像中实时提取斑点目标中心点的算法方面的研究。论文对图像分割时常用的几种阈值分割算法的分割效果和实时性进行了分析比较。从实时性和稳定性方面考虑,提出了一种改造的自适应阈值分割算法。经过实验证明有很好的效果。

基于形态学的栅格图像矢量化预处理

介绍了利用数学形态学中膨胀运算与开启运算对栅格地形图进行处理,以此来减少计算机自动矢量化栅格图像线性地物出现的错误,提高工作效率。

一种改进的形态学边缘提取算法

首次提出了这种新的形态学边缘检测算法.该方法通过用边缘检测算子检测边缘并判定其方向,根据判定的结果,对边缘处用于边缘提取的腐蚀膨胀结构元素增强,达到增强形态学边缘检测效果.相对于其他边缘提取算法,所提出的算法更准确地判定了边缘及其方向,很好地保持了边缘细节.

Prewitt图像边缘检测算法的优化设计与实现

针对Prewitt算子用于图像边缘检测时的抗噪声性能差、硬件资源占用率多、精确度不高和实时性不好等问题,提出了一种Prewitt图像边缘检测的优化方案。在Prewitt边缘检测模块前加入快速中值滤波模块,改善了系统的抗噪性能和资源占用率。同时在Prewitt边缘检测模块后面增加膨胀腐蚀模块对图像边缘进一步细化,提高了边缘检测算法的精确度。与传统Prewitt检测模块相比,优化后的方案不仅能够有效抑制噪声,而且得到的图像边缘信息更加准确,增强了图像实时处理的效果。系统测试结果表明,系统达到了预期的结果,系统速度快,可靠性高,具有较强的实时性。

基于形态学的改进灰度图像边缘检测算法

边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段.为了能更加精确地检测噪声较多的灰度图像,在灰度图像边缘检测算子中引入了数学形态学概念,将数学形态学中的开、闭运算改进为抗噪型开、闭运算.经过Matlab实验验证,该算子能够克服经典算子抗噪性差的缺点,并且易于检测出图像的细节边缘信息,大大降低了运算量,方便计算机识别.为图像识别和分析提供了更加丰富完整的理论依据.

基于遥感数据与PS-InSAR的城市桥梁形变量的监测研究

本文提出一种新的监测城市桥梁形变的方法,利用遥感数据与PS-In SAR技术来监测桥梁的形变量。首先通过基于面向对象的影像提取方法,对高分2号的高分辨率遥感影像进行桥梁提取,将影像分割成由同质像元组成的影像对象,利用对象的光谱特征及空间特征进行分类提取,将影像分为陆地与河流两大类,在将陆地单独提取为一个面要素图层,同时对分类后的河流和陆地两大类别进行二值化处理,再经腐蚀膨胀开闭运算,从而得到连通的河流对象,再将河流单独提取为一个矢量图层;最后将河流与陆地两个矢量图层进行求交的空间运算获得桥梁面。其次通过合成孔径雷达干涉测量技术得到研究区大范围的地表形变矢量(shapefile)点数据。最后利用GIS空间运算将提取的桥梁面数据与形变点数据做空间叠加运算得到桥梁面内的形变点数据,然后通过反距离权重差值,获得高分辨的沉降速率图。通过对形变量的量化分析,最终得出桥梁的安全级别。