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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
痰液显微图像细胞边缘提取的数学形态学新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
提出了一种基于形态学的OCT图像的边缘检测方法,即对原始图像预处理,增加图像的对比度和边缘特性,使用形态学腐蚀和膨胀两个基本算子进行,选取了合适的结构元素,最后采用canny算法提取边缘。实验结果表明,经过改进的数学形态学方法处理的图像边缘特性的提取效果显著增强,且效率高、处理速度快。与经典的边缘检测算子和传统形态学边缘检测算法相比,该算法优势更加明显,边缘提取质量显著提高,且速度有显著提升。  相似文献   

4.
分析了无源毫米波辐射图像轮廓特征,讨论了基于二阶微分算子与形态学的图像边缘检测的方法,根据海岸线的无源毫米波辐射特性和成像特点对图像区域标识,然后利用自适应阈值操作实现多目标区域的细分,最后采用形态学边缘检测海岸线特征方法。实验结果表明:对比传统的微分算子处理结果,形态学算法具有较高的检测精度,适用于提取无源毫米波辐射图像边缘。  相似文献   

5.
基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的基础,传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果较差.本文提出了一种基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测方法.首先对形态学边缘检测算子进行改进,然后利用形态学多尺度算法检测各尺度下的图像边缘,最后采用非均匀权值方法合成最终边缘.实验结果表明:该方法在检测出肺部图像边缘的同时能够很好地抑制噪声,是一种有效的肺部CT图像边缘检测方法.  相似文献   

6.
车牌字符识别的预处理算法   总被引:18,自引:0,他引:18  
文章介绍了车牌图像的二值化和字符分割算法。提出了一种图像二值化的改进算法,应用简单统计法及Roberts边缘检测算子,在具有噪声以及灰度不均匀的复杂背景中提取出待识别的字符,同时运用数学形态学进行二值图去噪。最后讨论了基于投影法的车牌字符分割方法,取得了较满意的结果。  相似文献   

7.
研究图像优化分割特征提取问题,医学影像图像分割速度慢,特别是图像分割后分辨率低,清晰度不高.为解决上述问题,结合数学分析方法,提出了改进的形态学医学图像分割算法.在医学图像分割之前,采用sobel边缘检测算子对图像边缘进行预处理,利用数学形态学开运算型边缘检测算子对图像边缘锐化,利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像.最后得出最终分割后的图像.仿真结果表明,提出的算法,能够更好的保留医学图像分割的边缘信息,提高的医学图像的分辨率,具有一定的实用性为分割图像提供了参考.  相似文献   

8.
针对低质量指纹图像的特点,提出了一种基于Canny算子和数学形态学的分割算法.首先研究了两种传统的指纹图像分割方法:基于D-S证据理论的指纹图像分割方法和结合遗传算法与方向图法的指纹图像分割方法.然后介绍了一种新的利用边缘提取和数学形态学相结合的指纹图像分割方法.该方法利用Canny算子进行粗分割,再用数学形态学的原理修正边界和去除噪声.实验结果表明,该方法对于低质量指纹图像的分割效果明显优于传统的分割方法.  相似文献   

9.
该文提出一种基于数学形态学的车牌图像分割算法。首先,对原始车牌图像进行预处理;然后,利用一种抗噪型数学形态学边缘检测算子进行车牌边缘检测;最后,去除图像水平噪声,结合水平、垂直投影进行定位。实验表明,该方法不仅算法简单、准确度高,且适于对有噪声及背景复杂的车牌图像进行分割。  相似文献   

10.
基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。  相似文献   

11.
黄剑玲  邹辉 《计算机工程与应用》2012,48(19):187-190,242
针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。  相似文献   

12.
Graph-Based方法是基于图论的彩色图像分割算法中比较新颖的一种方法,且分割速度非常快。针对该算法对边缘和纹理处理效果不佳,且分割效果易受阈值影响的局限,改变了其颜色空间,结合拉普拉斯算子将带权图的边分为边缘边和非边缘边,优先处理非边缘边;再引入均匀性测度求取分割效果最佳的阈值。实验结果表明,相对于Graph-Based方法,改进的算法分割效果具有较好的准确性和适应性,更接近于人眼的感觉。  相似文献   

13.
基于法向分量边缘融合的深度图像分割   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
范剑英  于舒春  王洋  于贵江  于晓洋 《计算机工程》2010,36(17):221-222,225
针对深度图像边缘较难分割的问题,提出一种基于法向矢量分量边缘信息融合的深度图像分割方法。计算深度图像中每点的法向矢量,提取法向矢量的x、y分量并构建灰度图,融合Sobel算子的边缘检测结果得到深度数据的初始分割,通过细化处理得到最终分割结果。实验结果表明,该方法得到的分割区域边界闭合完整,分割质量较高。  相似文献   

14.
改进CV模型的医学图像分割   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
基于水平集的图像分割方法能有效处理拓扑结构较复杂、有分支的目标,分割结果对目标初始轮廓的位置不敏感,对图像中对比度低的边界的识别效果不佳。广义模糊算子能有效提高图像边界区域与非边界区域的对比度,图像细节分明、失真度小。运用广义模糊算子来改进水平集分割方法中的Chan-Vese模型(简称CV模型)的速度函数;并扩大传统CV模型的边界检测范围以减少迭代次数,加快收敛速度;最后消除误分割区域以进一步提高分割的准确性。对模拟和真实医学图像分割的实验结果表明:改进后的模型能较大提高分割的准确性及效率。  相似文献   

15.
基于边缘提取的分形图象编码方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了提高图象边缘提取时分类的准确性,在利用四叉树进行自适应图象分割的同时,将Laplacian算子作用于原始图象,然后从得到的边缘图像中,除去给定阈值的特定灰度层的图像后,即得到一种去除冗余,并突出边缘特征的图象,再将它应用于Domain块分类之中,可使分类结果更准确和更具客观性,计算机仿真解码实验结果表明,与其他同类的自动分形方法相比,该方法在编码速度、压缩比和恢复图象质量等方面均有显著提高。  相似文献   

16.
在木材分选过程中,能否精确提取缺陷轮廓是提高分选准确率的重要因素。本文讨论了提取木材缺陷轮廓的疗法,应用了遗传算法与数学形态学4相结合的方法对缺陷图像进行图像分割,最终提取出缺陷边缘,开与使用他统方法进行图像分割后提取出来的缺陷边缘结果相对比。对比结果显示,经过遗传算法和数学形态学进行图像分割,最后得到的小材缺陷轮廓更加消晰,连贯,易于识别。  相似文献   

17.
王欣  薛龙  张明明 《计算机科学》2012,39(8):278-280,303
作为图像识别与图像理解的关键步骤,图像分割一直受到人们的重视,很多相应的算法被提出,但它也面临着很多挑战。医学图像分割的难点是对模糊边缘的连续有效分割,为准确的目标提取提供保障。提出一种新的医学图像分割算法,算法在拉普拉斯水平集图像分割算法基础上,融入图像的区域信息,重新定义了驱动水平集表面演化的速度函数。算法除了利用图像的边缘梯度信息外,还充分融合了图像的区域信息,从而在保持图像边缘局部特征的同时,充分利用了区域全局优化的特点,可实现医学图像的有效分割。与经典水平集分割方法相比,改进后的方法能够更好地保持边界的连续性,得到比较完整的分割结果,为图像分析提供可靠的科学数据。  相似文献   

18.
目的 现实中的纹理往往具有类型多样、形态多变、结构复杂等特点,直接影响到纹理图像分割的准确性。传统的无监督纹理图像分割算法具有一定的局限性,不能很好地提取稳定的纹理特征。本文提出了基于Gabor滤波器和改进的LTP(local ternary pattern)算子的针对复杂纹理图像的纹理特征提取算法。方法 利用Gabor滤波器和扩展LTP算子分别提取相同或相似纹理模式的纹理特征和纹理的差异性特征,并将这些特征融入到水平集框架中对纹理图像进行分割。结果 通过实验表明,对纹理方向及尺度变化较大的图像、复杂背景下的纹理图像以及弱纹理模式的图像,本文方法整体分割结果明显优于传统的Gabor滤波器、结构张量、拓展结构张量、局部相似度因子等纹理分割方法得到的结果。同时,将本文方法与基于LTP的方法进行对比,分割结果依然更优。在量化指标方面,将本文方法与各种无监督的纹理分割方法就分割准确度进行对比,结果表明,在典型的纹理图像上,本文方法准确度达到97%以上,高于其他方法的分割准确度。结论 提出了一种结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督多特征的纹理图像分割方法,能够较好地提取相似纹理模式的特征和纹理的差异性特征,且这些纹理特征可以很好地融合到水平集框架中,对真实世界复杂纹理图像能够得到良好的分割效果。  相似文献   

19.
在指数熵的基础上给出了模糊指数信息熵的定义及其性质,避免了对数中无定义点的问题,并用此概念和条件概率定义图像模糊划分的熵,根据熵最大原理进行图像自动分割。为了降低计算复杂度,提高计算速度,改进了思维进化算法(MEA),设计了自适应趋同和小概率随机异化操作,优化模糊隶属参数,搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于Otsu等其他算法,并能保留原始图像的主要特征。  相似文献   

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