基于局部差别的形态学边缘检测方法研究

图像边缘特征是图像最基本也是最重要的特征之一.图像边缘特征的提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在精确制导武器的制导图预处理中有着广泛地应用.针对经典的边缘检测算子不能很好地提取噪声图像边缘这一问题,在数学形态学的基础上,提出了一种边缘提取方法.利用局部差别准则确定图像中受噪声影响的像素点,并对其进行形态学操作,滤除噪声,保存边缘.实验表明,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,还具有很强的抗噪能力.说明了该算法的有效性和实用性.     

一种基于局部差别的基准图去噪方法

为了使滤波去噪后的基准图能有效保持原图的基本特征,文中研究给出了一种基于局部差别的去噪方法。该方法是建立在对受噪声影响的像素与相邻像素间的灰度值的相关性分析的基础上提出的,具有简单有效,容易实现的特点。通过实验验证,说明了本方法在基准图去噪中的有效性和实用性。     

一种新的序列图像匹配制导滤波融合算法

为了改善匹配制导系统可靠性及匹配精度,提出了一种新的基于WMF与LSE的序列图像匹配结果滤波融合算法.分析了序列图像匹配制导滤波融合的基本问题,设计了一种加窗中值滤波器,并将其应用于纵向匹配位置序列的滤波处理,采用LSE对匹配位置序列进行最优参数估计,给出了滤波融合算法的基本原理及实现框图.仿真实验及实例分析验证了本算法在消除误匹配点及减小随机匹配误差干扰方面的有效性、实用性.     

自适应边缘检测方法的研究

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一，在精确制导武器中有着广泛的运用。针对经典边缘检测方法在阈值选取中存在的问题，在分析几种二值化阈值选取方法的基础上，提出了自适应的边缘测检方法。基于C++Builder语言，研究了该方法的设计并得到了实现。通过实验验证，说明了该文方法的实用性和有效性。