一种新的多方向模糊形态学边缘检测算法

本文提出了一种多方向模糊形态学边缘检测算法.算法将经典集上的形态学运算扩展倒模糊集,而且基于边缘的多方向特征,结合了模糊集理论和数学形态学,构造了多方向结构元素进行边缘检测.仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声和高斯噪声,并且能够很好地检测图像的边缘.     

数学形态法在超宽带SAR 道路边缘检测中的应用

超宽带SAR由于杂波模型多样化,当使用传统的基于单一杂波统计模型进行边缘检测时容易造成虚警高,定位精度差,边缘不连续,处理时间长等问题。基于数学形态学思想, 提出了一种多方向多尺度结构元素的二值形态学边缘检测算法,先对原始图像进行二值化处理,再运用多方向多尺度结构元素进行循环闭-开形态运算得到多个方向结果图,最后将各方向结果图进行融合得到最终的图像边缘。与传统边缘检测算法的对比实验表明,本文提出的算法由于采用了多尺度结构元素并且结合了图像的灰度信息,图像边缘检测虚警低,定位精确,耗时短,边缘更连续。     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

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。     

基于形态学多结构基元的含噪图像边缘检测

为了研究基于多结构基元构成形态学结构基,提出了一种图像边缘检测算法.首先,定义由开-闭运算、以及闭-开运算加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,不同形状的结构元素能检测出不同方向和结构的边缘信息,对定义多方向结构元素以组成形态学结构基,应用此结构基对滤波后的图像进行边缘检测.通过仿真重建形成理想的图像边缘,仿真结果表明,应用于含噪图像边缘检测算法,使抗噪的MSE性能较"开-闭运算"方法减少了7.82%和6.38%,PSNR性能提高了14.68%和8.05%,在检测精度方面得到了连续和封闭的边缘信息,与经典算子检测算法比较边缘信息更清晰.     

基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测

在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。     

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。     

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。     

关于图像识别边缘检测算法仿真研究

针对图像的边缘检测算法抗干扰性能差的缺点,为对图像特征进行准确识别,抑制噪声干扰,提出了一种多刻度数学形态学边缘检测算法.算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘检测,经过合成得到尺度下的边缘图像.可对不同尺度下的边缘图像加权求和,再经过二值化、去除噪声等处理,最终得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像.最后在Matlab仿真环境下进行仿真,分别以原始图像和噪声干扰图像为对象进行仿真,仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整、细节更为明显的效果.     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像，根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较，实验表明该算法抗噪能力强，能得到更精细准确的边缘。     

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。     

形态学高帽变换与低帽变换功能扩展及应用

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域。对形态学高帽变换与低帽变换功能进行扩展,提出了假高帽变换的概念和低帽变换的新方法。用形态学滤波对原始图像进行平滑处理,由形态学膨胀运算调整结构元素尺度,依据检测图像边缘熵确定权值进行融合。改进了传统形态学边缘检测算法,改善了亮背景上暗物体的边缘提取,对数字图像进行处理,满足了实际需求。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,且边缘清晰准确,效果优于经典的边缘检测算法。     

数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该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,能满足不同的应用需要。     

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.     

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。     

五帧差分和边缘检测的运动目标检测

为了改进传统三帧差分的运动目标检测方法易出现的空洞和与虚假边缘的现象, 提出了一种基于五帧差分和边缘检测相融合的运动目标检测方法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速提取五帧连续图像的边缘图像, 然后对五帧连续的边缘图像进图像的五帧差分运算, 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单, 实验结果表明, 该算法准确率高, 连通性好, 能满足实时性检测的要求。     

基于分数阶微分和形态学多级合成的岩石节理裂隙图像分割

岩石节理裂隙形状复杂且无规则,图像中带有大量噪声,利用传统的图像分割方法很难达到很好的分割效果。提出了一种基于分数阶微分和数学形态学多级合成的边缘检测方法。首先对岩石裂隙图像进行噪声滤除、图像分割、空腔填充、短枝去除等操作,然后使用分数阶微分的方法进行预处理,最后采用改进形态学多级合成方法得到结果。实验结果表明,该方法与传统算子相比,对岩石节理裂隙图像具有较好的边缘检测能力和抗噪性。     

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。     

基于数学形态学的二维条码边缘检测算法

边缘模糊会导致二维条码识别率下降,提出了一种基于数学形态学边缘检测的二维条码识别算法,该算法最大的特点是用具有特定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的,从而有效地降低边缘模糊对条码识别的影响。选取PDF417二维条码为应用对象,采用基于数学形态学对二维条码的识别算法选择合适的结构元素。实验结果表明与传统的几种边缘检测算法相比,基于数学形态学对二维条码的识别算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率。