数学形态学在计算机图像处理技术检测粒度中的应用

为了解决在利用计算机图像处理技术检测粒度中的去噪和结团颗粒分割的问题，对数学形态学在计算机图像处理技术检测粒度中的应用进行了研究，较好地解决了粒度图像的去噪和结团颗粒分割的问题。     

双光谱在赤潮生物自动识别系统中的应用

为克服人工识别赤潮生物的困难,利用赤潮生物在一定的激发光下可以产生荧光的特性,采用基于赤潮生物的双光谱技术,研制了赤潮生物自动识别系统．该系统可以自动完成对赤潮生物图像的预处理、图像分割、特征提取、特征选择,并建立赤潮生物特征信息数据库,从而最终实现对赤潮生物识别分类．在分类过程中选用了BP神经网络分类器,与人工识别相比,识别的准确率接近90％．     

数学形态学在车牌自动识别中的应用

介绍了数学形态学的基本运算及其在车牌自动识别中的应用，讨论了数学形态学在汽车图像处理中存在的问题和进一步研究的方向。     

论图像分割技术在医学图像处理中的应用

随着科学技术的发展,医学图像更加精细且清晰,医学图像处理在医疗领域中的应用也越来越广泛.图像分割技术是专门用于图像处理的一门技术,通过将医学图像进行基于计算机算法的分割处理可以实现重点区域重点分析,最终完成对患者的辅助诊断.主要研究现有流行的图像分割技术,并结合显微镜成图的老鼠胎盘图像,分析图像分割技术在医学图像处理中...     

数学形态学在车牌自动识别中的应用

介绍了数学形态学的基本运算及其在车牌自动识别中的应用,讨论了数学形态学在汽车图像处理中存在的问题和进一步研究的方向。     

图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用

利用MATLAB图像处理工具箱强大的图像处理功能,对采集到的玻璃表面缺陷图像进行图像预处理,提取出感兴趣的区域,为后面的缺陷识别作前期的处理。利用玻璃缺陷中的划痕图像为例进行一系列的图像处理来实现目标区域的分割并作初步的分析。     

形态学图像处理的应用

数学形态学方法基于集合论思想,能定量地描述图像的形状结构,目前已广泛应用于图形图像处理领域,是进行几何形态分析的有效方法。本文首先介绍数学形态学的概念和定义,详细分析几类基本的形态学运算,然后研究形态学滤波器的结构和性质,并将其应用于指纹图像的去噪处理,对各个处理步骤以及处理结果进行分析,显示出形态学方法在图像去噪方面的良好性能。     

数学形态学在作物病害图像处理中的应用研究

作为一种2维卷积运算的非线性图像处理方法,数学形态学的内容包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算是数学形态学的基础。数学形态学可用于噪声去除、边缘检测、图像分割、特征提取等图像处理问题,在图像处理领域得到了越来越广泛的应用。结合目前的研究进展,对数学形态学的分类及其在作物病害图像处理中的应用进行综合性阐述,并对数学形态学目前存在的问题以及未来的发展方向进行了讨论。     

数学形态学在灰度图像处理中的理论和应用

研究了数学形态学在灰度图像处理中的基本理论和应用；提出了一种新的基于灰度图像形态学的图像过滤算法。该算法由一个连续交替的开运算和闭运算序列组成，相应的用了一个逐次递增的结构元素序列，以实现逐层过滤，试验表明该算法对灰度图像的过滤有明显的改进。     

基于数学形态学的微阵列芯片荧光图像处理与分析

微阵列芯片技术由于其高通量分析的特点被广泛应用在生命科学领域,图像处理与分析是微阵列芯片技术中的一个重要环节.文中主要研究了基于数学形态学的微阵列芯片图像处理及数据提取方法,该方法采用形态学重构对图像投影产生的一维信号进行处理,进而完成对图像样点阵列的网格划分,运用自适应阈值分割算法对每个网格内的样点进行了图像分割,运用前景和背景校正的方法对样点的光密度值进行提取.结果显示,该算法具有简单、快速、易于实现,对样点形状没有限制而且精确度高等特点.     

Two Image-Template Operations for Binary Image Processing

This paper presents two new image algebra image-template operationsmatchand mismatch derived fromthe general image-template product. These image algebra operationsextend the binary morphological erosion and dilation operations andcan be used to express elegantly most of binary image processingalgorithms in a more natural way than binary morphological operationsfrom the image processing viewpoint. In addition, the match andmismatch operations are easy to implement efficiently on SIMDbit-serial parallel computers.     

数学形态学在图像处理中的应用

介绍了数学形态学的基本运算及数学形态学在图像处理中的主要应用,并讨论了结构元素的选取方法。     

一种工业CT图像的分割算法

文章根据工业CT图像的特点,提出了一种适用于工业CT图像分割的算法。该算法是一种结合数学形态学和CANNY算子边缘检测的图像分割算法。实验结果表明:该算法能有效地提取出实际工件的轮廓,并将实际工件的CT图像从CT切片中分割出来。     

数学形态学的图象分割算法

图象分割在图象分析、机器视觉、目标识别中都将直接影响到后续的理解和识别工作。本文着重讨论了基于数学形态学变换的图象分割算法，提出了基于图象最大内切圆的数学形态学形状描述图象分割算法和基于目标最小闭包结构元素的数学形态学形状描述图象分割算法。     

基于形态学的显微细胞图像处理与应用

为提高医学诊断的准确率和效率,提出了基于形态学的显微细胞图像分析理论来完成对图像的分类、识别与分析.首先,对图像边缘检测算法及流域分割算法进行介绍,设计了完整的基于形态学的显微细胞图像处理方法,有效解决了图像处理中遇到的光照不均匀、染色产生的斑点等问题.然后,在图像分析阶段,把显微细胞图像形态学分析应用到血液病诊断中,同时做了细胞计数及形态参数提取并给出验证结果,最后再对细胞病医学诊断做了初步的理论尝试,研究结果与实际值相比误差小于3%.实验表明本文提出的图像分析理论在细胞病医学诊断上具有一定的应用价值.     

一种基于数学形态学及融合技术的彩色图像分割方法

提出了一种新的彩色图像分割方法,该方法首先利用数学形态学在3个2维彩色子空间进行图像分割,然后将这些分割结果融合在一起得到最终图像的分割。对于RGB彩色图像,3个子空间分别取为RG、RB和GB。而2维直方图则可看作3维直方图在这3个子空间的投影,对这3个2维直方图分别实施形态学中的watershed分割算法,最后通过区域分裂与合并的方法融合这3个2维空间的图像分割结果,获得最终的图像分割。在计算彩色距离时,使用了CIE（L’a’b’）彩色空间。该方法比直接在3维空间的分割方法既快又节约内存,而且分割效果好。     

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。     

PCNN与数学形态学在图像处理中的等价关系

揭示了有生物学依据的脉冲耦合神经网络(PCNN)与数学形态学之间的本质关系,并以颗粒分析为例进行了具体的分析,得到了文中提出的PCNN颗粒分析方法完全等价于一定结构元素下的数学形态学方法的结论．研究表明,PCNN进行图像处理时用到的脉冲并行传播特性完全等同于数学形态学中一定结构元素下的腐蚀运算,从而为数学形态学与PCNN之间的研究架起了桥梁．