基于数学形态学的彩色噪声图像边缘检测算法*

针对已有的数学形态学边缘检测算法对彩色噪声图像检测到的彩色边缘信息不够完整、清晰,提出了一种基于HSI色彩空间的多尺度多结构元的数学形态学边缘检测算法,采用以尺度和结构两个单位元素进行横向和纵向的拓展,以面的形式对彩色噪声图像进行全面的边缘检测。基于这种理念分别对H和S两个携带颜色信息的分量进行边缘检测,最后将两分量的边缘信息通过加权合成得到彩色图像的彩色边缘。实验证明,该算法的去噪效果明显,得到的彩色边缘轮廓清晰、细节丰富,对彩色边缘的提取具有可行性和有效性。     

鲁棒的形态学彩色图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出一种新的基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,设计出一种多尺度、多结构元素的抗噪型边缘检测算子,利用新算子对R、G、B三个分量分别检测出图像的边缘分量,对三个边缘分量进行融合得到最终的彩色边缘信息。仿真实验表明,该方法得到的边缘轮廓清晰,边缘定位精度较高,比传统的边缘检测方法具有更好的噪声鲁棒性和边缘细节保护能力。     

基于HSI空间的柔性形态学的彩色图像边缘检测

将柔性形态学用于检测HSI:空间的彩色图像的边缘中,并且拓宽柔性形态学的结构元素,采用多尺度多结构元素的方法.经过大量的实验证明,本算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息.     

多结构元素彩色图像形态学边缘检测

基于数学形态学的图像边缘检测算法中,结构元素起着非常关键的作用。设计五种不同的结构元素,在文献[2]的研究基础上,提出一种改进的多结构元素彩色图像边缘检测算法,比原文献算法速度快,运行时间少。实验仿真结果表明,该算法提取的彩色图像边缘清晰,算法自身具有一定的抗噪声能力。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于Sugeno模糊积分的形态学彩色图像处理

在Sugeno模糊积分和柔性多结构基础上,提出新的彩色图像形态学滤波器和边缘检测方法。基于Sugeno模糊积分的评价值进行彩色图像点的矢量排序,通过结构元素的比较分析,得出柔性多结构元素抗噪声能力更强。与基于HSV矢量排序的方法比较,基于Sugeno模糊积分矢量排序的形态学变换效果更好。实验表明,新的形态学算法比经典形态学算法能更有效地去除图像的噪声和获取彩色图像边缘,保留图像细节。     

一种基于形态学多结构元的自适应边缘检测算法*

基于形态学的图像边缘检测是图像处理的新技术之一,针对形态学单结构元在边缘检测中遗漏边缘信息的问题,提出了基于多结构元的自适应边缘检测算法。实验证明,该算法在检测边缘时能够获得比单结构元检测更多的边缘信息,具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于模糊融合的Soft多结构形态学彩色图像滤波

在HSV彩色空间提出了一种基于模糊融合和Soft多结构元素的新的彩色形态学滤波。基于模糊融合的评价值来进行彩色图像点的矢量排序,与基于HSV矢量排序的方法相比,滤波效果更好。实验结果表明,该形态学滤波算法比经典形态学滤波算法更有效地去除图像的噪声,保留图像细节。     

改进的HSI空间形态学有噪彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,选择了更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出了一种改进的形态学有噪彩色图像边缘检测方法,将开闭的迭代运算和双结构元多尺度运算应用到传统形态学梯度算子中,然后计算图像H、S、I三个分量的边缘信息,根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘.实验结果表明,该方法所检测的边缘符合人眼视觉特性,在抗噪声方面的效果比传统方法及其他多种方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,计算量相对较小,有很好的实用性和通用性.     

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。     

基于边缘和颜色特征的图像检索技术

提出了一种综合运用边缘和颜色特征进行图像检索的方法.该方法首先利用Matlab实现基于数学形态学的多结构元的边缘提取,并通过圆环划分法在HSV空间上量化得到颜色直方图,然后根据边缘和颜色特征的不同特性,采用不同的分块方法提取图像特征,突出了目标重要性的同时又兼顾了颜色的旋转不变性.本文根据该方法设计并实现了一个基于边缘和颜色特征的图像检索系统.实验结果表明,综合运用边缘和颜色特征进行图像检索,可显著提高图像检索系统的查全率和查准率.     

炭制品X光图像的缺陷边缘提取

针对炭制品X光图像的特点,为快速准确地提取缺陷,提出了基于迭代的阈值构造方法和数学形态学相结合的边缘提取算法。通过对传统形态学边缘提取方法的分析,构造了基于形态学多结构元边缘提取算子,该算子既有良好的边缘提取特性,又很好地解决了噪声抑制和保持图像边缘细节之间的矛盾。在此基础上,为进一步减少噪声干扰的影响,采用基于迭代的分割阈值从图像中提取出缺陷区域,然后利用多结构元边缘提取算子成功提取了缺陷区域的边缘,并从理论上分析了噪声对缺陷边缘提取的影响情况。实验结果表明,与目前的边缘检测算子相比,该法能有效抑制噪声干扰的影响,保证了缺陷边缘的连续性、完整性和精确定位。     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。     

一种基于改进的形态学算子的边缘检测算法

本文提出了一种基于改进的形态学算子和多尺度多结构元素思想的边缘检测算法.改进的抗噪型形态学边缘检测算子增强了图像边缘检测时的抗噪能力,采用多尺度和多结构元素构建的边缘检测算法既具有较好的抗噪能力,同时可检测更多边缘方向.实验结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,在检测出更多的边缘方向的同时可保留较多的边缘细节,具有较强的...     

基于内外边缘颜色特征的图像检索算法

算法的基本思路是提取边缘部分的颜色特征进行图像检索,将边缘分为内外边缘区别对待,加大内边缘（对应目标部分）的比重,通过多尺度多结构元的数学形态学方法实现。通过设置内外边缘的权重充分考虑了目标的重要性,克服了全局颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明,该算法有效地提高了检索系统的效率。     

噪声图像形态边缘检测的改进算法

研究了数学形态学在图像边缘检测中的具体应用,针对脉冲噪声污染的图像,深入分析了已有的抗噪型形态学差分算子的优缺点,结合对多方位形态学结构元素在边缘检测中应用的研究,提出了一种改进算法。实验表明,改进算法可以很好地去除噪声,同时较好地检测出图像边缘,改进效果明显。     

基于柔性形态学的梯度边缘检测算法

在深入研究柔性数学形态学边缘检测算法的基础上,提出比传统柔性形态学膨胀和腐蚀算子具有更强鲁棒性的柔性形态学膨胀和腐蚀算子,在此基础上提出柔性形态学梯度边缘检测算法,实验证明了该算法对噪声特别是脉冲噪声有很强的抑制作用,并能很好地检测出图像的边缘信息。