基于数学形态学的边缘检测方法

针对图像的边缘检测问题,提出了一种基于顺序形态变换和局部熵相结合的边缘检测方法。该检测方法构造了基于百分位顺序形态变换的边缘检测算子,根据不同结构元素的尺度大小与结构元素的类型,选择不同的形态变换的百分值,从而使变换结果图像的局部熵最小,利用局部熵的特性,有效地锐化了图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘检测方法相比,该方法具有很强的抑制噪声能力和良好的边缘检测性能。     

基于多结构元顺序形态变换的灰度图像边缘检测

在简要介绍顺序形态变换的基本概念及相关性质和对顺序形态变换进行边缘检测的原理进行阐述,以及对结构元素和百分位对边缘检测的影响进行讨论的基础上,根据图像形态学多刻度形态滤波的思想,从抑制噪声的角度对基本边缘检测算子进行推广和扩展,首先构造了3种边缘检测算子,并从理论上分析了算子的特性;然后将多结构元与图像边缘进行匹配,提出了3种广义顺序形态边缘检测算子并给出了一般表达形式;最后着重探讨了多结构元素及二重混合顺序形态变换百分位值p、q的选取原则.实验结果表明,该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面,优于传统的边缘检测算子和普通的形态边缘检测器.     

基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法

基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。     

基于顺序形态学自适应边缘检测方法

基于顺序形态学自适应边缘检测方法是图像处理新技术之一,针对形态学单一结构元素在边缘检测中图像边缘信息丢失的问题,根据图像形态学多刻度形态滤波的思想,提出了基于顺序形态学自适应边缘检测方法。根据传统的形态学边缘检测方法,该方法构造了边缘检测算子,给出了边缘检测算子的评价函数。通过该函数选择不同方向的结构元素增加图像的边缘信息。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。     

基于顺序形态变换的图像边缘检测

该文分析了顺序形态学和普通形态学运算的特点,在此基础上研究了基于顺序形态运算的边缘检测,通过对原始图像采用不同百分位值和结构元素的顺序形态变换,可以选择不同阈值和图像中目标信号分布范围,结合Canny检测算子能有效检测灰度接近背景的目标区域的边界。     

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。     

量子衍生形态学图像边缘检测方法

提出了一种基于量子测量和坍缩的自适应形态运算。该形态运算的结构元素处于叠加态,在结构元素平移的过程中,由平移点邻域的图像局部特征生成测量算子并对该结构元素进行测量使其坍缩到相应的基态—传统结构元素。由于不同像素点的邻域特征不同,从而形成自适应形态运算。一种基于均方差的测量算子生成方法被提出。计算机仿真实验表明由该形态运算所构成的图像边缘检测算子能从噪声干扰的图像中有效地检测出图像边缘。     

基于形态学的边缘检测

提出假高帽变换和多尺度形态学结构元素相结合的方法进行边缘检测.首先说明假高帽变换的基本原理,接着结合多尺度结构元素进行边缘检测,最后依据不同尺度下的图像标准差确定的权值进行边缘融合,得到理想的边缘.该方法有效克服了传统边缘检测方法和经典形态学边缘检测方法的局限性,具有一定的通用性和实用性.     

基于形态梯度运算的遥感图像边缘检测

针对常规线性边缘检测器处理遥感图象时细节丢失严重的缺点,介绍了数学形态学基本理论,讨论了数学形态学在边缘检测中的应用.形态学的灰度梯度运算是在经典形态变换基础上提出的一类非线性算子.对于结构元素的选取作了一定的说明.另外,还与传统线性算子的处理结果进行了比较.通过计算机对遥感图像的模拟实验表明：基于形态灰度梯度运算的遥感图像边缘检测方法,不但几何意义明确,易于构造,而且性能也优于传统检测算子,证实了该方法的可行性.     

数学形态学的边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图像的边缘。