新颖的CB形态学串并复合散斑噪声滤波器

基于轮廓结构元素形态学(CB形态学)和广义多结构元素的数学形态学,构造了一种新颖的用于抑制图像中的散斑噪声的串并复合滤波器。首先采用全方位多结构元素的广义多刻度形态开最大滤波器与广义多刻度形态闭最小滤波器相并联的滤波器进行滤波,力求在滤波的同时图像几何细节损失尽可能少,然后通过级联的CB开和CB闭滤波器,再滤除剩余的斑点噪声,从而在有效抑制图像中的散斑噪声的同时更好地保持了图像的细节信息。分析和仿真表明了本文提出的滤波算法的有效性。

一种改进CB形态学的图像滤波分析研究

如何在滤除噪声的同时保护图像的细节一直是一个研究热点。基于数学形态学的滤波效果依赖于结构元素形状和尺寸的选取,基于轮廓结构元素形态学(简称CB形态学)在一定程度上弱化了结构元素对处理结果的影响,但是大结构轮廓会导致噪声放大,小结构轮廓噪声滤除效果不佳。提出一种改进CB形态学滤波器,利用小结构元素、CB形态学、数学形态学运算实现对图像椒盐噪声的滤除。实验结果表明该滤波器滤除椒盐噪声的效果优于中值滤波或一般形态学滤噪,且能够在滤除噪声的同时较好地保留图像细节。

基于CB形态学和灰度码分解的纸病检测

传统纸病检测算法抗干扰能力差、定位不准确和运算复杂,针对该问题,提出了一种基于轮廓结构元素形态学和灰度码分解的纸病检测算法。首先,采用多尺度CB形态滤波算法对纸病图像进行滤波,再进行灰度码分解,最后运用多结构元素CB形态学提取重要位面图的边缘。仿真结果表明,该算法运算简单,具有较好的抗干扰能力,并能够较准确地定位纸病缺陷。

多尺度CB形态学及其在线划图像噪声清除中的应用

介绍了基于轮廓结构元的形态学（简称CB形态学）的概念及其性质,讨论了CB形态运算的快速实现。由于CB形态学处理的对象不是基于目标的形状,而是基于目标的延伸度,因此它可以用来处理线划图像。在本文中,利用CB形态学的这一特性消除线划图像上的噪声,获得了满意的结果。

基于改进多尺度CB形态学的输电线路覆冰厚度检测

通过对杆塔采集终端传回的输电线路覆冰前后的图像特点及几何模型分析,提出了一种新的基于多尺度轮廓结构元素形态学(CB形态学)边缘检测覆冰厚度的方法。该方法利用传统CB形态学各种算子的优点,重新组合实现了一种改进的形态学算子,并利用此算子的多尺度运算定义了一种新的边缘检测算子,通过比较覆冰前后图像的边缘轮廓来计算输电线路实际的覆冰厚度。通过实例及人工测量的结果与图像检测的结果对比,实验结果表明,该方法操作简单、抗噪性好、误差较小,可以作为线路覆冰厚度计算的一种有效方法。

CB形态学的边缘检测算法研究

数学形态学是一种非线性滤波方法,应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。基于CB(Contour-Based)形态学的方法,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性。

基于CB形态滤波的形态学纸病检测方法研究

提出了基于轮廓结构元素形态学(CB形态学)滤波的形态学纸病检测方法。首先采用CB形态学对纸病图像进行滤波,力求在滤波的同时不损失图像的细节,然后再用形态学算子对图像进行边缘检测,最后结合传统的区域分割算法得到纸病检测结果。仿真结果表明了本文提出的纸病检测方法的有效性。

三维CB数学形态学在肝脏CT图像分割中的应用

提出了一种基于三维CB数学形态学的CT图像中肝脏三维交互分割方法:二值化三维医学图像后用三维CB形态学腐蚀操作,断开复杂组织与其它组织间的弱连接,并对复杂组织进行连通标记;随后提取出腐蚀后的复杂组织模板,并对此模板进行三维CB形态学扩张操作,恢复先前三维CB形态学腐蚀操作消除的部分;最后采用改进的快速三维种子填充算法分割出复杂组织。肝脏CT图像中复杂组织三维分割实验结果证明了该算法的有效性。

一种新颖的保持细节的图像滤波器

设计了一种新颖的保持图像细节的多刻度CB形态学滤波器,与经典形态学滤波器相比较,这种滤波器使用了结构元素的轮廓作为其主要算子,利用加噪图像进行了仿真实验,结果表明该滤波器具有良好的保护图像细节和滤除噪声的性能。