基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

一类多结构元素并行复合形态滤波器

基于数学形态学中的开－闭和闭－开运算，采用多结构元素，构造了一类并行复合形态滤波器。这类滤波器具有移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质，它不仅可以有效地抑制图象中的噪声，而且较好地保持图象的几何结构特征。计算机模拟结果证实了滤波算法的有效性。     

广义形态滤波器在轴心轨迹提纯中的应用

针对汽轮发电机组轴心轨迹的提纯问题,提出采用不同结构元素级联而成的广义形态滤波器来实现轴心轨迹提纯的新方法.根据待处理信号的形状特点,选用正弦形结构元素构造广义开-闭和闭-开组合形态滤波器.通过仿真得到5种旋转机械常见故障类型的轴心轨迹图形,并在其中加入周期脉冲和随机噪声,使轴心轨迹图形受到不同程度的噪声干扰,再利用广义组合形态滤波器进行提纯处理.将广义组合形态滤波器用于实测汽轮发电机组转子轴心轨迹的提纯中.仿真计算和实测轴心轨迹的提纯证明,广义组合形态滤波器的效果优于传统组合形态滤波器.     

柔性形态滤波的神经网络实现及遗传算法优化

柔性形态滤波是一种重要的非线性滤波方法.柔性形态滤波器的研究可分解为形态滤波运算和结构系统选择2个基本问题,一旦形态滤波运算选定后,柔性形态滤波性能就主要取决于结构系统的选择.该文提出了一种柔性形态滤波的神经网络模型及其网络参数(即滤波器结构系统)的遗传算法优化方法.进行优化训练的目的是为了使结构系统自适应地反映图像的形态结构特征,自动调整结构系统中硬核、边界和重复度的组成,从而提高对复杂噪声图像的滤波性能.实验仿真结果显示,该算法优化后的柔性形态滤波器性能得到较大改善,在收敛速度和滤波效果方面,其优化结果要优于简单的遗传算法.     

基于多结构元素串行形态滤波器的研究

针对数学形态学在图像去噪处理中的应用,采用多结构元素,构造了一类串行级联式形态滤波器。这类滤波器不仅可以有效地抑制图像中的噪声,而且较好地保持图像的几何结构特性。实验结果表明该方法与传统的形态开-闭和闭-开算法相比,提高了图像的信噪比,降低了均方误差,图像视觉效果显著提高。     

一种基于灰度形态学的全方位多路滤波方法研究

在研究传统形态滤波器的基础上，结合全方位多结构元思想，提出了一种有效保持图像细节的形态滤波方法——全方位多路滤波方法，讨论了复合形态滤波的优点、结构元素的选取等重要问题。仿真实验表明，该方法在滤除噪声和保持图像细节方面具有较好的效果。     

数学形态滤波在音频大地电磁去噪中的应用

大地电磁去噪方法种类多,且各有其优缺点。本文引入汤井田教授的一种新方法——数学形态滤波法,它是依据形态学原理而创建的一种新型的非线性滤波方法,在信号和图像处理领域中得到广泛的运用。本文通过仿真实验设计一个加噪的正弦曲线,通过经腐蚀运算、膨胀运算、开闭运算、闭开运算和经形态滤波后分析曲线特征,之后对比经组合广义形态滤波在同一结构元素不同长度、同一长度不同结构元素滤波效果,最后将组合广义形态滤波引进到实测的音频大地电磁数据中,对比其滤波前和滤波后的视电阻率曲线,结果表明形态滤波能有效抑制音频大地电磁法中大尺度干扰,取得了良好的应用效果。     

基于彩色形态学的图像边缘检测算法

基于对彩色图像形态学的研究,提出了一种面向HSI颜色空间的多结构元多尺度的彩色形态学图像边缘检测算法。首先借助彩色形态学的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算给出彩色多结构交替顺序滤波算子的相关定义,同时利用交替顺序滤波器（ASF）的优势得到一种混合滤波器（HF）对图像进行滤波;其次引入一种全方位形态结构元再结合多尺度结构元的思想对图像不同方向的边缘进行提取;最后再使用信息熵对各方向的边缘进行融合得到图像整体边缘信息。实验表明,所提出的算法不仅具有良好的抗噪性,而且能够保留更多的图像细节信息。     

一种结构元素自适应顺序形态滤波器

在最小均方误差和最小平均绝对误差准则下，实现了顺序形态滤波器结构元素的自适应处理。该滤波器不仅可以有效地抑制信号中的各种噪声，而且较好地保护了信号的几何特征。计算机模拟结果验证了滤波算法的有效性。     

一种最佳结构元尺度的自适应确定算法

形态学滤波作为一种新型的非线性滤波方法已被广泛应用到边缘提取、抑制噪声等图像处理领域.形态结构元的选择作为形态学滤波的最关键问题一直以来是形态学研究的热点之一,通过对顺序形态学极值滤波运算的研究,提出了一种基于复合极值滤波的最佳结构元尺度自适应确定算法.实验结果表明,该方法能快速、准确地确定结构元的尺度大小,具有很好的形态滤波效果.     

全方位多角度加权组合形态滤波器的设计

针对数学形态学在图像去噪处理中的应用,采用全方位多角度结构元素,构造了一类新的形态滤波方法.这类滤波器不仅可以有效地抑制图像噪声,而且与现有的中值滤波器、全方位多结构元形态滤波器等非线性滤波器相比,能更充分保留原图像的几何结构特性,图像视觉效果显著提高.     

形态滤波方法在振动信号降噪中的应用

针对在旋转机械振动信号采集过程中引入的噪声污染和基线漂移等问题,采用形态开-闭和闭-开组合运算对染噪的振动信号进行处理.采用形态滤波方法对振动信号进行降噪处理,无须考虑振动信号的频谱特征.在对信号进行基线漂移校正时,所取直线结构元素的长度为采样信号周期长度的一半即可,但是为了得到更好的效果,可以将结构元素取得长一些.为消除信号中混入的尖峰脉冲干扰,结构元素的长度应该远小于待滤波函数的长度,并大于干扰脉冲的宽度.通过在仿真信号中加入不同的噪声干扰检验形态滤波方法的降噪能力,并将形态滤波方法用于现场信号的降噪处理,处理后的信号较好地保持了原信号的特征,说明该方法具有良好的滤波降噪效果,而且算法简单,便于工程现场的使用.     

一种高斯噪声组合滤波方法

为了有效滤除高斯噪声,提出了一种组合滤波方法.该方法首先通过定义新的维纳滤波模板进行预处理,以滤除一部分噪声;然后将图像进行二维小波分解,保留低频成分,对高频成分根据其噪声分布特征设计出新的形态学滤波模板分别进行滤波,并进行小波系数重构;最后通过设计一种新的小波增强函数,以提高图像的清晰度,最大限度保留图像细节信息.实验证明该方法滤波效果优于维纳滤波和形态学滤波,是一种较为实用的高斯噪声滤除方法.     

基于图像二维熵的自适应形态学滤波方法

为了在滤除噪声的同时保持图像的细节信息,结合已有的形态学滤波方法,提出了一种新的自适应滤波方法.综合图像灰度分布的聚集特征和空间特征,构造图像二维熵,结合形态学运算,合理设置滤波算法流程,通过连续改变结构算子的大小,观察图像二维熵的变化,合理设置滤波终止条件,通过对椒盐噪声图像的滤波测试,取得了理想的滤波效果.重点阐述了二维熵的构造方法和自适应滤波的流程设计.     

基于Soft形态学的图像去噪边缘检测

基于形态学的图像处理效果取决于运算性质和结构元素,为了能够更好地抑制图像的噪声并且提取 边缘信息,提出了一种基于柔性形态学的图像去噪和边缘检测方法。该方法使用多结构元复合滤波与双梯度多路 合成相结合,柔性的多结构元复合滤波能够有效去除图像噪声,双梯度多路合成可以提高图像边缘的检出率,不仅 抑制图像的噪声,而且提取出的图像边缘更清晰完整。实验结果表明,该方法在抑制噪声和边缘检测方面要比传统 算法有较好的效果。     

偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法

针对直接采用高斯白噪声去噪算法去除MRI图像中的莱斯(Rician)噪声仅能取得次优去噪效果这一问题,在DCT子空间非局部均值去噪算法基础上,提出一种偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法。首先分析MRI图像中Rician噪声的特性,给出在MRI模值平方图中估计噪声偏差的方法;然后使用偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法在MRI图像的模值平方图上进行去噪处理。在模拟MRI图像上进行实验,其结果表明,该算法在有效去除Rician噪声的同时,很好地保留了器官和软组织的细节纹理信息,取得了较好的去噪效果。