基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘的准确定位.仿真实验表明,该边缘检测算子定位准确,保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力.

基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪

将图像分割技术应用于图像复原,提出基于轮廓结构元素和阈值分割的数学形态学去噪算法。该算法对图像进行阈值分割得到目标图像和背景图像,采用不同的轮廓结构元素滤波器算子对得到的2幅图像进行滤波并合成。实验结果表明,与其他形态学滤波算法相比,该算法有效地抑制了噪声,对主要目标的边缘细节起到了较好的保护作用。

形态学滤波器结构元素选取原则研究与分析

形态学滤波器作为一种非线性滤波工具,以其良好的消噪性能越来越多地被运用到电力系统采样数据的处理中。形态学滤波器所选用的结构元素对滤波效果有着重要的影响,但目前结构元素的选取还没有针对具体应用背景的选取原则。针对电力系统中的常见噪声,通过数值仿真,对几种常用结构元素的滤波效果及计算速度进行了详细的分析研究,进而给出了结构元素类型的一般选取原则。同时提出了关于结构元素宽度及幅值选取的一些规律,为形态学滤波器的设计提供了参考依据。

基于局部多结构元素数学形态学的灰度图像边缘检测算法

提出了一种边缘检测算法 .该算法在数学形态学的基础上 ,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多个结构元素 ,利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定灰度图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学的腐蚀操作 ,选择出图像的边缘 ,滤除噪声 .与传统的形态学方法相比 ,该算法只对梯度发生变化的像素点进行操作 ,减少了运算量 ,得到了与人的主观视觉更为一致的边缘 .实验表明 ,与经典的边缘检测算子相比 ,该算法不仅具有很好的边缘提取能力 ,而且具有很强的抗噪能力 .

多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法

针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像,随着膨胀次数的增加,检测得到的合成图像的边缘更清晰完整,细节更丰富;将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像,和其他的传统边缘检测方法相比,其检测到的轮廓更加清晰,对噪声不太敏感,能够很好地提取边缘.

形态学图像去噪中结构元素选取原则

介绍了数学形态学的基本运算和结构元素在形态学运算中的重要性,总结了在形态学图像降噪中结构元素的基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,并通过实验验证了这3条原则的合理性。

基于多结构元素形态学的图像边缘检测算法

分析了出传统图像边缘检测算法的不足,利用形态学多结构元素的自然属性,自适应确定权重,然后采用腐蚀运算构造边缘检测算法,再将多结构元的检测信息加权求和。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,得到的结果边缘细腻、平滑,在细节和特征方面保持得更好。

基于多结构元素的数学形态学的遥感图像边缘检测方法

提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法具有很好的边缘提取能力,但其抗噪能力较差。为此,探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测。实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息。

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法。利用边缘与噪声具有不同的形态,在进行边缘检测时,只需要先确定出梯度突变的像素点,然后再利用多结构元素对该像素点进行二值形态学的腐蚀操作,以确定该像素点是边缘点还是噪声点:若是噪声点则被滤除,若是边缘点则保留。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对图像进行边缘提取的实验结果。结果表明,该算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子和Canny算子。

数学形态学中结构元素的分析研究

1.引言 数学形态学是研究数字图像形态结构特征与快速并行处理方法的理论,它通过对输入图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的.1982年,J.Sem的专著<图像分析与数学形态学>问世后,数学形态学在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域引起广泛的重视和应用,这些应用反过来又促进了它的进一步发展.

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

基于改进的单结构元素抗噪型形态边缘检测算子和形态滤波思想,提出了一种多结构元素的多路加权合成形态边缘检测算法。在该算法中,采用峰值信噪比代替固定均值来确定加权参数,是一种自适应方法。与传统的边缘检测算法的对比实验表明,该算法图像边缘检测效果较好,降噪能力也得到了提高。

基于多结构元素的形态学焊缝起始点识别

焊缝起始点的识别是实现机器人智能焊接系统的一个重要环节。利用多结构元素的形态学方法对CCD在自然光条件下采集到的直焊缝图像进行处理,提取直焊缝边缘后借助于Hough变换得到焊缝初始点位置。试验结果表明,与传统的边缘检测方法和单结构元素形态学方法相比,本文提出的多结构元素形态学边缘检测方法边缘检测效果更佳,能有效去除噪声的同时,保留更多的边缘细节信息,为后续的图像处理操作奠定了基础,是一种有效的边缘检测方法。

结构元素选取对基于形态学红外点目标检测的影响

针对形态学图像处理中结构元素的优化选取问题,在结合灰值形态学和背景抑制技术,提出基于灰值形态学的点目标检测算法的基础上,重点分析和对比了结构元素的选取对不同的云天背景成分和点目标特性所产生的不同的处理性能,为结构元素的选取提供了一种有针对性的分析方法。实验结果表明,应具体分析不同的云天背景成分和点目标特性,折衷考虑处理点目标的敏感性和预测背景的准确性,以选取合适的结构元素。

多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法,该算法通过构造4个不同方向的结构元素,应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果进行加权平均,得到最终的图像边缘。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明:本文算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子,Laplace算子和Canny算子。

基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现.

一种基于形态学的多结构元素多尺度图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多结构元素多尺度边缘检测方法.首先构造6种具有代表性的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对灰度图像进行边缘检测,然后改变结构元素的尺寸大小得到多尺度下的边缘图像,根据不同尺度抗噪性能不同来确定权值,将不同尺度下的边缘图像合成,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘.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,具有一定的实用性和可行性.

一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法

在前期工作的基础上 ,提出了一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法 .该算法根据图像中噪声和边缘形态的不同 ,建立了多个结构元素 .利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学的腐蚀操作 ,在进行腐蚀操作时 ,放宽了结构元素中相同灰度像素点的判别条件 ,从而更好的选择出图像边缘 ,滤除噪声 .实验表明 ,本文算法不仅具有很好的边缘提取能力 。

采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。

基于双结构元素的数学形态学边缘检测方法

边缘检测是边界图像分割的一个关键步骤。传统的边缘检测常用一阶和二阶导数来求解,本文提出了一种基于双结构元素的检测方法,以数学形态学为理论基础,以小结构元素递推出大结构元素,并将大小结构元素复合求取最终边界。通过实验对比分析表明该方法能够较好地获取边界信息。