基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取

医学图像边缘提取,尤其是病灶部位的边缘提取,是医学图像处理中非常重要的预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。人们一般习惯于用微分算子和梯度形态学算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,也不能提取边缘细节。文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。实验结果表明,这一方法比微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声并将肺部轮廓和肿瘤的大小与边缘准确地提取出来。     

基于柔性形态学的梯度边缘检测算法

在深入研究柔性数学形态学边缘检测算法的基础上,提出比传统柔性形态学膨胀和腐蚀算子具有更强鲁棒性的柔性形态学膨胀和腐蚀算子,在此基础上提出柔性形态学梯度边缘检测算法,实验证明了该算法对噪声特别是脉冲噪声有很强的抑制作用,并能很好地检测出图像的边缘信息。     

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。     

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.     

基于灰度形态学的红细胞图像边缘检测

边缘包含了图像很多重要的信息,边缘检测的好坏也直接决定了后续处理的效果。在利用数学形态学进行边缘检测后,会出现不需要的边缘,形成噪声。针对这种情况,提出一种计算中心像素与邻域像素均方差的方法对形态学边缘检测算子进行改进,该方法可以有效减少噪声,为以后对红细胞图像进行特征提取和分类打下良好的基础。     

融合双阈值和改进形态学的边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出一种融合双阈值和数学形态学的边缘检测方法。首先对原图像进行小波分解,利用双阈值法处理高频分量,利用多尺度多结构数学形态学算法处理低频分量;然后采用差影法对高低频边缘图像融合。实验结果表明,对比单一使用小波模极大值法或数学形态学法,该算法具有更好的抑制噪声能力,检测出的边缘更加连续、清晰。     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测

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,为此提出了一种基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测方法。首先利用小波变换将图像分为高频和低频部分;然后再分别进行处理:高频部分利用小波系数的层内和层间相关性对系数调整后实现边缘检测,低频部分利用数学形态学进行边缘检测;最后将各自得到的边缘图像通过多尺度边缘融合,从而实现边缘提取。实验结果表明,同单纯基于多尺度分析方法或基于数学形态学的边缘检测方法相比,提出的方法具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能。     

基于小波模极大值和形态学的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法.通过对源图像进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的边缘,最后采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法.     

基于动态分块闭值去噪和改进的GDNI边缘连接的溢油遥感图像的边缘检测算法

海上溢油图像的边缘检测技术是最重要的海上溢油监测技术之一。无论是溢油的识别、位置的确定或者溢油量的获取,都需要首先确定溢油区域的边界信息。针对溢油图像的特点,提出了一种新颖的边缘检测算法。该算法由3部分组成:“非极大值抑制”实现了溢油图像的候选边缘检测;动态分块阂值算法实现了对噪声、伪边缘的清除,使获得的边缘更连续;改进的GDNI边缘连接算法实现了对去噪后图像中的中断边缘点的准确连接。通过实验结果证明,提出的算法能够得到清晰连续的溢油遥感图像的边界信息,较好地实现了具有低对比度、模糊边界以及噪声问题的溢油遥感图像的边缘检测,且具有很好的实时性。根据本算法得到的边缘检测信息,海上溢油能够更加容易和快速地被识别。     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。     

噪声图像边缘检测方法的研究*

对图像中常见的高斯噪声和椒盐噪声的特性进行了分析,对含有这两种噪声的数字图像的边缘检测方法进行了研究,尤其对基于顺序形态学的噪声图像边缘检测方法进行了深入的分析研究,基于顺序形态学理论提出了针对分别含有高斯噪声和椒盐噪声的图像边缘检测方法。通过仿真验证表明,对于含有以上两种噪声的图像,提出的方法不仅能够去除噪声而且能够提取出准确清晰的边缘。     

基于非线性滤波的万有引力边缘检测方法

将非线性滤波算子融入到万有引力边缘检测算法中,提出了一种新的边缘检测方法。通过计算图像中每个像素点的非线性梯度值,构造以该梯度值为自变量的归一化函数,用该函数值代替中心像素点灰度值对图像进行万有引力边缘检测。实验结果表明,同传统的边缘检测算法相比,此方法不仅边缘定位准确,而且对于各种噪声图像也具有良好的边缘检测效果。     

基于BP网络的人脸图像边缘检测算法

采用改进的BP算法,实现人脸图像的边缘检测.构造了学习样本,并在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测.在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测.利用ORL人脸数据库图像的实验,证明了将得到的权值矩阵用于人脸图像的边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘.     

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。     

基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

受相干斑噪声影响,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。     

基于棉纤维截面图像的改进型Canny边缘检测

针对棉纤维截面图像的边缘检测,对Canny边缘检测算子提出改进。在边缘跟踪算法中,引入边缘长度L和边缘分叉间平均间隔（像素数）L两个概念,在边缘跟踪算法中进行边缘类型评估。改进后的Canny边缘检测算子与传统Canny边缘检测算子相比,在同等实验条件下,确保了相同棉纤维边缘检出率的同时,更好地抑制了噪声引起的伪边缘输出。     

灰度梯度感知人工蚁群的数字图像边缘检测

基于D.R.Chialvoetal.提出的原始模型和V.Ramosetal.的扩展模型,提出了一种用于数字图像边缘检测的基于灰度梯度感知的人工蚁群模型(ACGGP)。模型利用灰度梯度启发信息和信息素轨迹信息共同来指导蚂蚁的行为,这种策略能够有效地减小群体规模进而提高算法的时间性能。此外,还对模型体现出类似于某些人类视觉感知的机制,包括群体短暂记忆、图像主要特征敏感特别是能够良好抑制噪声的自发侧抑制机制等特征进行了阐述。模型在若干幅8bit灰度图像上进行了测试,并和Ramos模型以及经典数字图像边缘检测算法(canny算法)进行了客观比较。     

一种基于数学形态学的含噪、低对比度图像的边缘检测方法

提出了一种基于多方位小结构元素的抗噪膨胀腐蚀算法,通过实验证明,该算法对噪声图像和低对比度图像都能达到令人满意的检测效果,与经典的Sobel算子、Canny算子相比,具有定位准确,边缘连续、清晰,运行效率高等特点。