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。     

基于多尺度多结构元的数学形态学边缘检测

针对传统的边缘检测算子对噪声敏感问题,提出了一种基于多尺度多结构元素形态学边缘检测算子。该算子在传统形态学边缘检测的基础上,通过改变结构元素的形状和尺度,在很好抑制噪声的前提下,实现图像精细边缘提取。MATLAB仿真结果表明,该边缘检测算子具有更强的去噪能力,定位准确,保留了更多的图像细节,优于传统的边缘检测算子。     

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。     

形态学多结构元在边缘图像提取中的研究

本文主要论述了采用形态学算子在处理有噪声图像的边缘检测的方法。通过与采用经典的边缘检测算子——Sobel、Prewitt、Canny算子的检测图像相比较,本文给出了相关的图像处理结果。结果表明在不同噪声的图像处理,多结构的形态学处理方法在抑制噪声方面都要优于其它几种算子,而且对具有复杂边缘图像的提取也有较好的效果。     

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。     

一种基于多结构元的弱对比度图像的边缘检测方法

在工业现场拍摄的图像一般对比度比较低，用传统的边缘检测方法提取的边缘特征不明显。文中提出了一种基于数学形态学的多结构元算子边缘检测的方法，对弱对比度图像进行了边缘检测实验，其结果与Sobel边缘检测算子、传统形态学梯度算子相比较，表明提出的检测算子具有检测精度高，噪声不敏感等显著特点。     

基于形态学滤波结合LOG算法的边缘检测

边缘检测是一种尝试从图像中提取有效部分的方法,主要捕获图像像素的急剧变化和检测重要的区域。为了更有效地进行边缘检测和抑制噪声,文章中对常规形态学边缘检测进行了改进,采用了多阈值分解对灰度图像进行二值化处理和分解,之后对图像进行了基于二阶拉普拉斯算子的LOG边缘检测,在初步提取出图像边缘后,又进行了多结构形态学滤波来实现对图像边缘进行进一步边界增强。实验结果表明,该法保留了更完善的边缘信息,有效消除了叠加噪声。     

基于Canny改进的边缘检测算法

Canny算子受噪声干扰严重,检测噪声污染的图像边缘的效果较差。轮廓结构元素形态学变换能有效滤除图像噪声,同时能保持图像边缘细节。本算法先用轮廓结构元素形态学变换的方法抑制噪声,求取图像梯度并用非极大值抑制法求其局部模极大值,采用双阀值法二值化图像边缘并进行连接。实验表明,该算法能精确提取噪声图像边缘。     

自适应多结构元形态学边缘检测方法

对自适应选取结构元权值以及如何有效去除混合噪声是多结构元形态学边缘检测中尚待解决的两个问题,在深入研究各种形态学边缘检测方法的基础上,提出了基于灰度距离逻辑函数和基于边缘方差两种自适应多结构元形态学边缘检测方法。首先对原始图像进行最优阈值分割二值化,其次从灰度距离和边缘方差两个角度分别实现结构元的自适应选取,最后选择形态算子进行边缘检测。方法具有更好的抗噪性和灵活性,能更加精确的体现原有图像的边缘方向信息。通过仿真实验,验证了方法的可行性和有效性。     

一种组合抗噪边缘检测算法

对受到多种噪声影响的图像进行边缘检测,结果会很不理想.采用了一种基于中值滤波和多结构元的数学形态学抗噪边缘检测算子相结合的边缘检测方法,在对受多种噪声影响的图像进行边缘检测时,能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精度.     

基于多结构元的形态图像边缘检测算法

基于修正的边缘检测算子和形态滤波思想,提出一种新的多结构元素形态学灰度图像边缘检测算法。在该算法中,自适应确定权重,并将各个结构元素下的检测信息进行加权求和,得到噪声存在条件下较为理想的图像边缘。仿真结果表明所给算法效果优于经典的边缘检测方法。     

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.     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

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。     

一种基于数学形态学的边缘检测方法

基于微分算子的边缘检测方法存在抗噪性能弱等缺点,非线性的数学形态学边缘检测可以克服这些缺点,而使用单一结构元素对图像进行形态学处理会模糊很多细节。鉴于这些不足,运用多结构多尺度的思想,将形态学的滤波和边缘检测结合起来,提出一种边缘检测方法,首先采用多结构多尺度的方法对噪声图像进行串联开闭滤波,再利用改进的多结构元素的形态学梯度算子进行边缘提取。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪效果且提取的边缘比较平滑。     

改进的形态学肺部图像边缘检测

针对肺部图像边缘检测中存在的噪声问题,在数学形态学边缘检测的基础上做了3点改进:(1)结合结构元素3个基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,选取适合肺部图像的全方位结构元和多尺度结构元;(2)改进了普通的形态学边缘检测算子,将全方位结构元和多尺度结构元相结合,得到适用于肺部图像的新型复合形态学边缘检测算子;(3)将峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)加入权值计算方法中,改进了权值的计算方法。最后通过仿真实验,对PSNR为50684 9 dB的肺部噪声图像进行边缘检测,并与一般算法进行比较,结果表明改进算法在PSNR和均方误差(Mean square error, MSE)上均有明显改善,能够检测出更清晰、去噪效果更好的肺部图像边缘。应用于其他图像或加入不同噪声时,本文算法也能检测出更清晰的图像边缘,表明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。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,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

CB形态学的边缘检测算法研究

数学形态学是一种非线性滤波方法,应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。基于CB（Contour-Based）形态学的方法,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性。     

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.     

基于灰度形态学的高原鼠兔图像边缘检测

传统高原鼠兔图像边缘检测方法存在对噪声敏感、大量边缘细节被过滤、检测的边缘不连续、模糊等问题。为此,将基于数学形态学的边缘检测方法应用到高原鼠兔图像的边缘检测中。利用数学形态学的腐蚀和膨胀算法,构造适合高原鼠兔图像几何性质的结构元素,对图像进行检测。实验结果表明,该方法具有较好的边缘检测效果。