基于多尺度多结构元的数学形态学边缘检测

针对传统的边缘检测算子对噪声敏感问题,提出了一种基于多尺度多结构元素形态学边缘检测算子。该算子在传统形态学边缘检测的基础上,通过改变结构元素的形状和尺度,在很好抑制噪声的前提下,实现图像精细边缘提取。MATLAB仿真结果表明,该边缘检测算子具有更强的去噪能力,定位准确,保留了更多的图像细节,优于传统的边缘检测算子。     

基于改进形态学算子的多尺度边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多地检测到图像边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种新的基于轮廓结构元素的多尺度形态学边缘检测方法。该方法重新组合了基于轮廓结构元素形态学各种运算的优点,实现了一种改进的形态学算子;在此基础上利用改进形态学算子的多尺度运算定义了一种新的边缘检测算子。与其他形态学方法相比,文中方法不仅具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能,而且对结构元素的形状不敏感。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;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.     

新的形态学图像降噪方法

提出一种新的基于轮廓结构(CB)元素形态学的多尺度图像降噪方法。考虑到图像在不同尺度下的特性,用基于轮廓结构元素形态学的多尺度算法滤除图像噪声,然后将不同尺度下的降噪图像加权融合在一起,从而得到最终的降噪图像。通过大量实验证明该方法能够有效去除多种不同类型的图像噪声,并在抑制噪声的同时很好地保护了图像的细节和边缘信息。     

基于数学形态学的自适应边缘检测新算法

考虑到在形态学中,不同形状的结构元素和不同尺度的元素在去噪声和保持图像细节方面的作用是不同的,提出了一种基于多结构多尺度自适应形态边缘检测算法。对一般边缘检测算子做了改进,增加了边缘细节信息。通过计算检测后的边缘信息熵,自适应确定权值系数。将多结构元素检测的边缘和多尺度元素检测的边缘做融合处理,得到最终的图像边缘。实验结果表明,与几种经典边缘检测算法相比,所提出的算法能有效地抑制图像的多种噪声对边缘检测的影响,较好地保持图像边缘细节,自适应提取完整连续边缘。     

基于组合式形态学算子的多尺度边缘检测

针对传统的边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘,且对噪声敏感,各种形态学边缘检测方法因检测到的边缘信息类型不同而容易使边缘信息丢失,提出一种组合式抗噪型形态学边缘检测算子;并利用不同尺度的结构元素具有不同的图像边缘检测效果,进行形态结构元素的尺度调整,得到不同尺度结构元素下的图像边缘位置;然后进行加权合成来获得边缘图像;实验表明,与其他的传统或者形态学边缘检测方法相比,该文方法不仅具有更好的噪声抑制功能,而且其检测到的边缘轮廓更加清晰完整,边缘细节更加丰富。     

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。     

沥青路面裂缝图像检测算法研究

针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,设定了一种自适应确定权重的算法,使得此算子在平滑滤波的同时又检测到各种类型的边缘。与传统裂缝图像检测算法相比,该算法有效抑制了各种噪声的影响,实现了多种类型边缘的精确提取;理论分析和实验结果表明该算法是可行且有效的。     

改进的形态学肺部图像边缘检测

针对肺部图像边缘检测中存在的噪声问题,在数学形态学边缘检测的基础上做了3点改进:(1)结合结构元素3个基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,选取适合肺部图像的全方位结构元和多尺度结构元;(2)改进了普通的形态学边缘检测算子,将全方位结构元和多尺度结构元相结合,得到适用于肺部图像的新型复合形态学边缘检测算子;(3)将峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)加入权值计算方法中,改进了权值的计算方法。最后通过仿真实验,对PSNR为50684 9 dB的肺部噪声图像进行边缘检测,并与一般算法进行比较,结果表明改进算法在PSNR和均方误差(Mean square error, MSE)上均有明显改善,能够检测出更清晰、去噪效果更好的肺部图像边缘。应用于其他图像或加入不同噪声时,本文算法也能检测出更清晰的图像边缘,表明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测

提出一种改进的基本轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测的方法。用基于轮廓结构元素的形态学提取多尺度下的图像边缘,然后加权融合,采用非极大值抑制算法细化边缘。该方法在有效抑制噪声的同时保护了图像的细节。实验结果证明该方法在提取受噪声污染的图像的边缘时非常有效。     

基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声,根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想,对一般数学形态学边缘检测进行两点改进：一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波,二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明,该方法可以保留更多的边缘信息,一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中,得到一种新的气密性测试方法。     

基于多结构元素的图像边界识别方法研究

在图像处理中,对于复杂图像的边界特征信息很难通过一个结构元素来提取.针对这一问题,采用多结构元素的图像边界识别算法,利用具有视觉模型的边界阀值选择策略确定图像中梯度变化的像素点,对其采用二值形态学的腐蚀运算,从而判断该像素点是边界点还是噪声点.实验表明此算法具有较好的边界信息提取能力和较好的去噪声能力.     

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.     

多方位结构元素路面裂缝图像边缘检测算法

在数学形态学基础上,针对路面图像中噪声和裂缝类病害不同的像素分布特点,提出了多方位结构元素形态学边缘检测算法。该算法利用类间最大距离法确定路面裂缝图像中发生梯度变化的点,后对其采用多方位结构元素腐蚀操作,提取出路面裂缝边缘像素点并滤除噪声。实验结果表明：较传统的边缘检测算法,该算法在准确地检测路面裂缝边缘的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,运算速度快。     

基于方向形态滤波算子的快速边缘跟踪算法

方向形态滤波器是一种典型的非线性滤波器,具有良好的方向边缘信息选择和去除噪声的性能,被广泛地应用于图像去噪和边缘提取。在广义形态开最大和广义形态闭最小的滤波器基础上,提出了基于多方向形态算子的快速边缘跟踪算法。主要解决了利用边缘方向信息进行边缘像素编码、边缘像素跟踪最小方向计算和非连续点判断方法等算法关键问题。为了验证该算法的有效性和可行性,对标准circle图像与加噪Lena图像进行了不同算法对比实验,实验结果表明新快速边缘跟踪算法具有较强的抗噪性和单像素连通性。