基于数学形态学的带钢表面缺陷边缘提取

介绍了数学形态学在图像边缘检测领域的应用,针对带钢表面缺陷种类多、边缘方向多且含有噪声的特点,通过分析、试验,确定采用修正的抗噪膨胀腐蚀型算法,构造多种结构元素,对带钢图像进行边缘检测,提取出了很好的边缘检测效果。与传统边缘检测算子在满足速度要求的情况下相比,此种多结构元素数学形态学方法,不仅能有效地检测出带钢表面缺陷的各个方向上的边缘,而且具有很强的抗噪性能,可以很好地检测出在强噪声下微小的缺陷边缘。检测结果明显优于传统边缘检测算子。     

基于二进小波多分辨率逼近的层析三维数字化图像边缘检测研究

采用Ｂ样条小波来提取层析图像的边缘轮廓,用高斯函数为平滑函数,用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解,分解出的局部极值就是层析图像多尺度边缘。这两种算法在不同的尺度下有不同的提取边缘细节的能力和抑制噪声的能力。做到了抑制噪声和提取边缘细节之间有机的统一。结果证明这种方法比传统的基于微分算子的边缘提取方法更适合于层析图像边缘轮廓的提取     

基于形态学可变结构元素的遥感图像边缘检测方法（英文）

利用单一结构元素对遥感图像进行形态学边缘检测时,可能会出现边缘不完整、抑制噪声能力差等问题。为此,提出了一种基于可变结构元素的遥感图像形态学边缘检测方法。首先,依据遥感图像目标的多样性,构造不同尺度和包含多方位的结构元素,以此可变结构元素为基础,构建相应的形态学运算,对遥感图像进行Top-hat和Bottom-hat变换,抑制目标背景中的噪声,突出图像目标边缘;然后利用构造的可变结构元素进行形态学边缘检测,获得多幅具有不同尺度和方位边缘特征的图像;最后对各个方向边缘进行加权求和得到图像边缘,运用最小二乘法对其边缘进行拟合,从而精确地定位出目标边缘轮廓。实验结果表明,本文方法能够检测到完整的遥感图像边缘信息,边缘检测精度较高,抗噪性能优越,相比经典边缘检测算子和单一结构元素的形态学边缘检测方法,图像边缘检测效果较好,检测精度达到95%。     

基于二进小波分辨率逼近的层析三维数字化图像边缘检测研究

采用Ｂ样条小波来提取层析图像的边缘轮廓,用高斯函数为平滑函数,用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解,分解出的局部极值就是层析图像多尺度边缘。这两种算法在不同的尺度下有不同的提取边缘细节的能力和抑制噪声的能力。做到了抑制噪声和提取边缘细节之间有机的统一。结果证明这种方法比传统的基于微分算子的边缘提取方法更适合于层析图像边缘轮廓的提取。     

基于自适应梯度阈值各向异性滤波抑制红外复杂背景

在传统各向异性扩散滤波算法的基础上,提出了一种自适应梯度阈值各向异性滤波算法,用于有效地抑制红外复杂背景、滤除噪声,同时增强红外弱小目标。该算法根据图像的局部特性,利用其在不同方向上的梯度特点,判断某点像素是噪声还是图像以及其存在于图像的平滑区域还是边缘区域。文中据此提出了自适应求取边缘函数中的梯度阈值(K值)的方法,解决了原各向异性滤波算法的边缘函数中K值固定单一的问题。实验证明:与原各向异性滤波算法和其他背景抑制算法相比,提出的算法增加了去噪功能,对各种复杂背景抑制效果更好,增强后的图像信噪比提高了近2倍。     

基于形态学的边缘检测研究

针对传统形态学边缘检测算子的局限性及适用范围,提出一种新的基于数学形态学的边缘检测方法,该方法在传统的形态学边缘检测算子上加以改进,是一种多尺度多结构元素相结合的形态学边缘检测方法.通过对实验图像的分析表明,在有效取得图像边缘的同时,对椒盐噪声和高斯噪声都有很好的抑制作用,是一种较好的改进算法,具有一定的实用性.     

一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强方法

提出了一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强算法,用于从不均匀的弱照明图像中提取目标边缘。依据照明反射图像形成模板和CCD相机成像公式,推导出图像的小波变换公式。对图像局部区域中边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。给出一种同时考虑小波模值大小和梯度方向的模糊算子来增强边缘并抑制噪声。最后,采用仿真和真实的图像对该算法进行验证,利用此算法检测阶梯边缘,得到该算法的边缘检测评价标准F系数值为0.984 3,边缘定位精度评价系数E_d值为0.126 5,通过被检测的特征球边缘计算得到的交比值误差为3.72×10^-3。实验结果证实,该边缘检测方法能够很好地工作于非均匀的弱照明图像。     

X射线焊缝底片数字化图像边缘检测方法

从X射线焊缝底片数字化图像缺陷识别的实际需求出发,针对焊缝缺陷图像边缘提取,进行不同边缘检测方法的对比研究,分析各类边缘检测算子边缘提取效果的特点及阈值的取值对边缘检测算子的边缘提取效果的影响,提出基于数学形态学的多方位结构元素边缘检测方法.实验表明：综合采用阈值优化的Canny算子和基于改进的形态学梯度算子及多方位结构元素的数学形态学边缘检测方法,能够获得完整全面的边缘信息,有利于对焊缝缺陷的分类及缺陷等级识别.     

一种基于分数阶导数的边缘检测算法

传统的边缘检测算法多采用整数阶的一阶或二阶微分算子锐化,通过求取图像的一阶导数局部极大值或二阶导数过零点得到边缘点.本文将基于分数阶导数的边缘检测算子应用于图像边缘检测中,通过对含噪图像g(x)采用合适尺度函数的高斯滤波函数h(x)去噪处理,后对得到的图像f(x)采用阶数为q(q∈(1,2))的左右方向微分的合成分数阶导数算子提取边缘点.结果表明该方法在抗噪声干扰和提取更多边缘细节方面取得了很好的平衡,具有较好的边缘检测效果.     

基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法

为了在噪声环境下尽量多地检测出MRI(magnetic resonance imaging)图像的边缘细节,以满足医学临床诊断的特殊需求,提出一种基于形态学的医学图像自适应边缘检测算法.根据医学磁共振图像噪声的特点构造了一种基于形态学滤波特性的边缘算子,使用多方向结构元素实现了边缘的精确检测,并根据图像的灰度特征自适应地调整各方向结构元素检测结果的权值,最后合理地调整结构元素的尺寸大小.仿真实验结果表明,与经典微分边缘算子及常用形态学算法相比,该算法不仅具有很强的抗噪性能,而且能更有效地提取图像中不同方向的边缘信息.     

融合分数阶微分边缘特征的自适应跟踪

为提高跟踪方法对背景信息、光照变化的抗干扰能力,提出融合分数阶微分边缘特征信息的改进跟踪方法。将R-L分数阶微分边缘检测算子与Laplacian边缘检测算子进行融合,构造出对高、中频信息提升,而对低频信息能够非线性保留的混合边缘检测算子,并利用其实现目标模板及场景图像的边缘特征信息检测。基于目标色度特征和边缘特征两种直方图模型,分别建立场景图像的反向概率投影值,根据背景信息的动态变化,以抑制背景干扰信息为目的,建立自适应融合的反向概率投影图,提高算法对不确定环境变化信息的鲁棒性。实验结果表明,混合边缘检测算子能够提高边缘图像的信噪比,改善边缘提取的效果。边缘、色度特征信息自适应融合的跟踪方法单帧跟踪时间小于20 ms,满足实时性要求。该方法能够在光照变化明显和与目标颜色相似背景等情况下有效实现目标识别与跟踪功能。     

基于变尺度形态学的遥感图像边缘检测算法

针对遥感图像的噪声问题,在数学形态学的基础上提出了一种利用结构元素尺度变换的边缘检测算法。首先利用腐蚀运算对图像降低噪声,然后利用膨胀运算填补腐蚀产生的空穴,在这个过程中采用不同尺度的结构元素,最后通过检测算子得到图像的边缘图。实验结果表明,与传统的边缘检测算法相比,该算法不仅具有较强的边缘提取能力,而且通过合理选择结构元素的尺度能明显降低噪声对检测结果的影响,准确检测出大多数遥感图像的边缘。     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统中边缘检测技术的对比研究

以高斯模糊的仿真图像和薄片零件图像为评价图像．分别用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算子、数学形态学边缘检测方法进行边缘检测,对边缘检测结果进行了深入分析,对算法的边缘定位精度、抗噪声能力和计算时间进行了比较。数学形态学边缘检测方法能获得单像素宽连通的轮廓,检测时间分别为0．0521s、0．457s。选择数学形态学边缘检测方法作为薄片零件尺寸机器视觉检测系统的边缘检测方法是合适的。     

基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法

针对枪口烟雾图像的不规则性以及烟雾扩散速度快等特点,传统的边缘检测算法无法高效地提取烟雾边缘轮廓的问题,对烟雾图像采集技术、烟雾图像预处理技术以及烟雾图像边缘检测技术进行了研究,提出了一种改进的二进小波和抗噪形态学融合的边缘检测算法.首先,在 B 样条二进小波基础上,将二进小波消失矩的阶数提高到四阶;其次,选取方向不同的结构元素,得出改进的形态学算子;最后,用小波逆变换重新构造枪口烟雾图像,对其进行锐化处理,输出边缘信息.仿真结果表明,该算法检测出来的枪口烟雾图像边缘定位准确且清晰完整,能有效抑制噪声,在客观方面优于传统的边缘检测算法.     

一种红外十字分划线的中心定位方法

红外十字分划线的提取和中心定位是红外观瞄装备实现光轴检测数字化的重要组成部分。针对红外图像对比度差、信噪比低、边缘模糊的特点,提出了基于灰度形态学的十字分划线提取方法,应用一个形态学顶帽算子并对得到的结果使用大津(Otsu)方法进行阈值处理。根据十字分划线的形态特点设计了十字结构元素对提取出的十字分划线进行腐蚀,对红外十字分划线实现了定位。实验结果表明,提出的算法能在图像对比度较低,边缘模糊的情况下有效地提取出十字分划线,并准确定位到十字分划线的中心。     

基于边缘算子和数学形态学的光纤面板暗影检测

暗影是光纤面板在生产过程中产生的一种疵病,根据光纤面板暗影透过率的梯度变化特征,讨论其对应图像的灰度变化特性,提出了利用经典边缘算子融合数学形态学检测光纤面板暗影的方法。首先采用Canny算子进行暗影边缘的初步检测,然后选择最优的数学形态学方法及结构元素,最后利用闭运算实现暗影边缘连接。实验结果表明,此方法能有效地检测出光纤面板中存在的暗影,检测效果清晰、完整。     

基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法研究

随着红外成像相关产业的兴起,红外成像技术具有的隐蔽性好、探测范围广、定位精度高、穿透距离远,以及轻质小巧、低耗可靠等优点备受青睐,已成为当前智能化光电探测发展的主流方向。然而,红外弱小目标的图像细节特征少、信噪比低等特点成为红外图像应用的瓶颈,如何提高红外弱小目标成像效果成为目前的研究热点。POCS算法是目前超分辨率复原中应用非常广泛的一种复原算法,但是该算法运算量大,处理时间较长,同时对图像的边缘细节保留能力较差。针对POCS超分辨率复原算法迭代时间较长,无法满足光电探测系统实时性的问题,提出了基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法(GPOCS)。该算法根据图像的梯度分布对图像中的像素点进行分类,采用不同的迭代系数进行计算。改进算法能够较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间。实验结果表明:GPOCS算法复原结果在背景处噪声得到一定的抑制,整体复原能力优于传统的POCS复原方法。该算法能够有效地保留边缘细节,同时处理时间小于传统的POCS复原方法,减少了1个数量级已经是接近实时。GPOCS算法能够自适应的选取迭代步长,较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间,虽然不能满足实时性的要求,但是也已经是接近实时。