数学形态学及其在图像分析中的应用

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,如噪声抑制、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等.首先介绍了几种基本的数学形态学算子及其特点,然后介绍了星体分布统计和粒子分析两个运用数学形态学进行图像分析的具体例子,给出了具体实现步骤,并通过编程得到了实验结果.最后对全文进行了总结.     

改进型快速ICA算法与数学形态学结合的图像分割方法

介绍了一种改进型快速独立分量分析(FastICA)算法与形态学相结合的图像分割方法.该方法把图像的特征分量看作是边缘图像分量与其它背景图像分量的结合,把快速ICA对图像分量的提取,变为对边缘图像分量的提取,得到边缘图像的独立分量,再通过数学形态学的方法对边缘图像进行增强处理,从而实现图像的分割.实验结果表明:与传统的图像分割方法相比,该方法具有良好的图像分割性能,可以清楚地观察到图像轮廓,图像边缘的连通性较好且保留了原图像的很多细节,分割效果较好.     

基于形态学梯度的红外图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割方法。该方法利用形态学方法来处理红外图像。首先进行形态学滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着提出了一种计算红外图像梯度的多尺度算法提取图像形态学梯度,而后分析了图像分形特征估计方法与形态学梯度的关系,提出了一种新的红外图像分形特征估计算法,在此基础上对图像进行分割。实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像的分割问题。     

基于数学形态学的图像噪声处理

数学形态学是一门新兴的图像处理与分析学科。讨论了数学形态学的基本运算及其性质，研究了应用这些运算恢复噪声污染图像的方法。     

子宫肌瘤光学断层图像分形分析

近几年来,随着OCT的发展,用分形分析用不同 形式的OCT 获取的生物组 织的光学断层图像,进而获取生物组织的分形特性成了越来越热门的研究领域。 相比于传统研究生物组织的方法,分形分析能定量描述生物组织形态学结构,对 肉眼无法观察到的生物组织的形态学结构变化也能做出判断。本文对子宫肌瘤光 学断层图像进行了分形分析,得到了不同深度下与分维有关的参数m 的具体值。 证明了子宫肌瘤组织是分形的,用分形分析子宫肌瘤的形态学结构可以为我们提 供新的定量的知识。此研究方法弥补了定性分析的不足,对术前诊断,特别是癌 变初期的诊断具有极大的运用价值。     

基于数学形态学的纸浆纤维图像边缘检测方法

文中研究了数学形态学理论在图像边界检测中的应用.在分析了数学形态学运算理论的基础上,提出了一种基于形态学理论的纸浆纤维图像边缘特征提取方法.仿真试验结果表明,该方法能够很好的取出噪声,检测纸浆纤维边缘图像中的细节,定位准确、连续性好、易于编程实现并且运算速度快.     

红外图像目标环境生成技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题，提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程，基于数学形态学理论实现了图像背景感缸的应用研究算法，实验测评表明，该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。     

巨噬细胞图像分析系统

本文是研制巨噬细胞图像分析系统，利用图像处理技术与医学研究相结合，对相应激活物激活的巨噬细胞，经荧光显微镜观察拍照后的细胞图像，进行定性和定量的分析，并且在VC＋＋环境下建立一套巨噬细胞图像分析系统。     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

一种快速的航空图像边缘提取方法

航空图像边缘提取对于图像的判读具有重要的辅助作用.在分析航空图像特点和形态学基本原理的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学边缘提取算法.通过对一幅实际的航空图像的仿真实验,结果表明,该方法比传统的数学形态学边缘提取算法具有更好的抗噪能力和边缘提取效果,并且算法运算时间短.     

基于小波包的图像拼接算法

针对噪声环境下的图像拼接方法，本文给出了一种基于小波包变换与数学形态学的方法。首先是对拼接图像进行小波降噪，然后利用形态学寻找主要特征物进行定位和对比，再通过样条函数构造的小波包对图像在不同尺度下的小波包分量进行拼接。实验表明，该方法可以较好地消除拼缝的影响，得到很好的拼接图。     

浅谈火灾探测中的图像分析

提出采用图像分析的方法，对火灾特征进行提取、识别和相似搜索，最终判断火灾发生的思路。介绍了图像的前端采集方法，图像的特征表示和提取，图像的识别，火灾识别的一般过程和图像分析型火灾探测的实际意义。     

一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法

针对含噪声图像在边缘定位、噪声抑止、弱边缘保留及边缘细节的视觉感知等方面难以兼顾的具体情况,提出了一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波变换模极大值的图像边缘检测法;结合数学形态学基本运算与信息熵理论,提出了改进的灰值数学形态学图像边缘检测法,并分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点,采用叠加运算进行图像融合最终检测到的图像边缘连续完整。最后,与传统边缘检测法、小波变换模极大值法、改进的灰值数学形态学法进行了实验对比,结果表明,本文算法优质系数最大,所花时间最少。     

红外图像目标识别的预处理技术研究

红外图像目标识别系统,由图像预处理、特征提取及模式分类组成,红外图像目标识别的图像预处理包括滤波降噪、图像增强、图像分割等。滤波降噪有邻域平均、中值等滤波方法,图像增强可通过微分、Butterworth高通滤波和形态学高低帽变换完成,图像分割采用阈值分割技术和形态学方法实现。综合比较各种处理方法,采用中值滤波进行降噪、高低帽变换进行图像增强、阈值分割与形态学处理结合进行图像分割,较好地实现了红外图像目标识别的预处理。     

大米虫蚀粒图像边缘检测方法

虫蚀严重影响大米的品质,大米虫蚀粒的检测具有重要的意义。图像分析是客观检测大米虫蚀粒的一种有效方法。边缘检测是采用图像法检测大米虫蚀粒的一个重要环节,该文分析了LoG算子法,频域检测法以及形态学边缘检测法,对比分析了它们的检测效果和速度,以期得到最适合检测大米虫蚀粒的图像边缘检测方法。实验结果表明,形态学检测方法效果较好,并且处理速度快。     

社交网站图像分析研究综述

在移动互联网和大数据时代,社交平台成为记录、分享和交流图片的主要渠道,从而产生了庞大的图像数据。为了更好地管理和分享这些图像,社交平台广泛应用图像分析技术。图像分析技术能提取有用信息,提高图像处理和管理效率和精度,进而增强用户体验和社交互动,并促进社交网络的发展和创新。然而,目前尚缺乏对社交平台图像分析的综述,因此有必要进行综述以概括总结社交平台图像分析的情况,并试图给出该领域的未来发展方向。此文旨在从以下四个方面对社交平台图像分析进行综述：首先,分析图像分析在社交平台上的重要性及其应用价值;其次,探讨对社交平台图像分析进行综述的必要性和意义;第三,研究目前社交平台图像分析领域的研究现状和挑战;最后,探索当前先进的图像分析技术在社交平台上的应用和发展趋势。通过综述社交平台图像分析的相关研究,旨在深入了解用户行为和需求、图像在社交平台上的重要性以及图像对用户行为和社交互动的影响,以提供更好的推荐和展示符合用户兴趣的图像内容,并为社交网络的持续发展提供指导和启示。     

基于多尺度柔性形态学滤波器的图像融合

提出了一种基于柔性数学形态学的图像融合新方法。首先,对源图像进行柔性形态学多尺度开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像。其次,应用了柔性的多尺度top-hat变换和bottom-hat变换,提取小于相应尺度的图像细节特征。最后,对于以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。多聚焦图像融合和红外可见光图像融合实验表明,这种融合方法优于相应基于多尺度标准形态学滤波器(MSMF)的图像融合方法,特别适用于受噪声污染的图像融合处理。     

视频图像的运动分析

视频图像运动分析将处理目标由静态图像扩展为动态图像,希望从视频图像中获得运动本身及运动物体的相关信息,包括是否存在运动、运动物体识别以及运动方式等,已经广泛应用于计算机视觉、军事以及安保等领域。本文重点对运动分析中的运动提取和运动跟踪两个步骤进行研究,使用背景差分法检测并提取运动目标,并引入一种非参数跟踪算法进行运动跟踪。实验表明,本文的方法可以正确地进行运动检测和跟踪,而且有较高的实时性和稳健性。     

基于数学形态学的空空导弹导引头红外图像处理

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一。将数学形态学图像处理算法应用于导引头红外图像分割 ,提出一种新的分割方法。首先 ,利用形态学方法估计出导引头红外图像中的背景图像 ;其次 ,利用原始图像减去背景图像得到差图像 ,以消除不均匀背景对图像分割的影响 ;再次 ,利用阈值算法将差图像转换成二值图像 ;最后 ,应用形态学方法消除噪声 ,根据目标图像属性的连贯性实现目标检测。仿真分析表明 ,该分割算法具有较好分割效果     

微光图像和紫外图像分析与融合方法研究

在分析了微光图像和紫外图像的特征以及双通道彩色夜视系统信息量的基础上，提出了微光图像和紫外图像双通道彩色夜视理论。在设计并试验了灰度调制法、谱域融合法、特有成分融合法的基础上，提出了微光图像和紫外图像假彩色融合的改进算法以及新算法，包括微光图像和紫外图像分段灰度调制法、图像差别提取法、基于物体对夜天光反射特性的成分分离法，以及体现图像传感器光谱响应和视觉自然感受的色空间映射法，取得了较好的效果。