基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析

根据微生物显微图像中微生物形态各异、容易重叠、边缘灰度接近等特性,利用数学形态学方法的思想,用灰度形态学作初步边缘处理,用二值形态学的方法进行边缘修复。并对原始图像用其它微分算子进行边缘检测,实验结果表明基于数学形态学的边缘提取算法对于微生物显微图像边缘检测有很好的效果,能够满足后期识别处理的需求。     

基于均衡化及柔性形态学的显微图像边缘检测

对显微图像进行噪声过滤和增强是对其进行的分类、识别、检测处理的基础,在分析、综合传统的图像增强和图像分割的算法的基础上,将直方图变换和柔性数学形态学组合,提出了基于均衡化及柔性数学形态学的显微图像边缘检测方法,并通过实现表明该方法能够有效的抑制微生物显微图像的噪声,提高检测精度,保护边缘细节,并且易于编程实现.     

痰液显微图像细胞边缘提取的数学形态学新方法

根据痰液细胞图像的边缘灰度变化特点,在经典微分算子检测基础上,运用适当的改进的数学形态学方法对痰液细胞进行边缘提取。在实验中对同一幅痰液细胞图像分别用Sobel算子、Roberts算子、Laplacian算子和基于数学形态学的方法进行边缘检测。结果表明,基于数学形态学的边缘提取算法对于痰液细胞图像边缘提取有很好的效果。     

灰度图像边缘检测中的形态学方法

介绍了用形态学进行灰度图像边缘检测的算法,分析了其几何意义;用计算机实现了形态学方法对灰度图像的边缘检测,并与用传统的Ｌａｐｌａｃｅ算子、Ｓｌｂｅｌ算子进行边缘检测的结果进行了比较。     

基于形态学方法的胃癌病理细胞图像的边缘检测

为了进一步用流域分割和图像信息融合的方法对于细胞形态的分析与识别打下基础，提出了利用形态学原理进行胃癌病理细胞图像灰度化边缘检测，并获得了实验性结果。通过与传统边缘检测方法进行结果对比，证明了形态学方法在医学病理细胞图像边缘检测研究的优势，同时结合图像纹理特点，对影响图像边缘检测的各种结构元素和灰度阈值进行了讨论。     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.     

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.     

基于改进形态学Top-Hat算子的图像边缘检测

基于数学形态学理论,提出在形态学灰度图像梯度的基础上,结合改进的Top-Hat算子变换进行图像边缘检测方法.对改进的形态学Top-Hat算子原理进行说明,通过实验和传统的形态学Top-Hat算子图像边缘检测方法进行了比较.实验结果表明,改进的方法不仅增强了图像阴影细节,而且有效避免了图像原有细节的丢失.     

基于多尺度数学形态学的边缘检测

提出了一种基于多尺度数学形态学的图像边缘检测方法,利用数学形态学在描述灰度图像方面的优势,分析了在不同尺度下边缘提取的特点,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他形态学边缘检测法进行了比较,给出了在含噪条件下边缘提取的实验结果。     

基于分形理论和数学形态学的图像边缘检测方法

提出一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像，采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明，采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。