改进的形态学检测算子在螺纹检测中的应用

针对工业精密测量中螺纹边缘检测的问题,主要研究了数学形态学边缘检测算法.在形态学边缘检测算子的基础上,综合形态膨胀和形态腐蚀,得到多尺度边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;在此基础上,提出了一种基于开闭运算的加权算法,将此算法用于螺纹检测的.实验证明该方法有效解决了传统边缘检测算子在有噪声时存在的问题.     

鲁棒的形态学彩色图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出一种新的基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,设计出一种多尺度、多结构元素的抗噪型边缘检测算子,利用新算子对R、G、B三个分量分别检测出图像的边缘分量,对三个边缘分量进行融合得到最终的彩色边缘信息。仿真实验表明,该方法得到的边缘轮廓清晰,边缘定位精度较高,比传统的边缘检测方法具有更好的噪声鲁棒性和边缘细节保护能力。     

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.     

边缘检测的形态学算法与传统算法比较

由于图像的边缘通常含有大量重要信息,因此,边缘检测成为图像处理的一个重要环节,其检测算法也获得了广泛的研究,已经形成了Roberts、Laplacian、Canny等多种算法。但这些传统算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面还存在一定的问题。文章运用数学形态学边缘检测算法的结构元素变换,对无噪声图像检测出多幅边缘图;对噪声图像采用改进的开启运算,先用3×3的结构元素进行腐蚀,后用5×5的结构元素进行膨胀,用边缘检测算子f°B-f进行检测,并与传统算法和不变结构元素的形态学开启运算的结果进行了比较。实验结果表明,灵活多变的数学形态学边缘检测算法在检测精度和抗噪声性能上都优于传统算法。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法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.     

基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法

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。     

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.     

基于自适应柔性形态学边缘检测算法研究

在深入研究柔性形态学边缘检测算法的基础上,提出自适应柔性形态学边缘检测算法,该算法是柔性形态学和自适应技术的结合.通过多方向结构元素的使用,取得其梯度的最大值,从而达到边缘检测较好的效果.通过比较移动结构元素窗口的信噪比和整个图像的信噪比,来实现该算法中自适应的特点.实验结果表明,该算法在边缘检测和抑制噪声方面,要比传统边缘检测算法有较好的效果,同时有较好的鲁棒性.     

数学形态学和LoG算子结合的边缘检测技术

提出了一种LoG算子与数学形态学结合的玻璃碎片边缘检测方法,该方法是建立在一个承载着各种各样玻璃碎片快速传输系统上的。这个传输系统需要对传送带上的玻璃碎片进行快速的边缘检测,因此要求图像处理速度既快又准。经过研究,LoG算子计算量少,边缘检测效率高,但对噪声敏感;而数学形态学恰恰能弥补这一缺点,而且易于硬件实现。实验结果表明先用形态学中的膨胀和腐蚀操作对含噪声的图像进行平滑处理,再用LoG算子进行边缘检测的效果很好。     

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。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

数学形态学在图象处理中的应用进展

数学形态学是一种非线性滤波方法,形态和差运算,即膨胀与腐蚀是数学形态学的基础,数学形态学已由二值形态学、灰度形态软数学形态学、模糊形态学发展到模糊软形态学,可用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图象分割、形状识别,纹理分析、图象恢复与重建等图象处理问题,在图象处理领域得到了越来越广泛的应用,本文结合目前的研究进展,对数学形态学的理论研究及其应用进展进行综述性阐述。     

基于多结构元素的数学形态学的遥感图像边缘检测方法

提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差。为此，探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

基于数学形态学的突发性故障快速定位方法

针对于突发性故障的特点,提出了一种基于数学形态学的故障定位方法,通过选择适当的结构元素,根据腐蚀和膨胀运算的特点设置适当的组合形态运算,借鉴软阈值计算中的消噪方法,设计高效的故障定位算法,仿真实验证明了数学形态学在故障定位中所具有的优越性。     

噪声图像形态边缘检测的改进算法

研究了数学形态学在图像边缘检测中的具体应用，针对脉冲噪声污染的图像，深入分析了已有的抗噪型形态学差分算子的优缺点，结合对多方位形态学结构元素在边缘检测中应用的研究，提出了一种改进算法。实验表明，改进算法可以很好地去除噪声，同时较好地检测出图像边缘，改进效果明显。     

噪声图像形态边缘检测的改进算法

研究了数学形态学在图像边缘检测中的具体应用,针对脉冲噪声污染的图像,深入分析了已有的抗噪型形态学差分算子的优缺点,结合对多方位形态学结构元素在边缘检测中应用的研究,提出了一种改进算法。实验表明,改进算法可以很好地去除噪声,同时较好地检测出图像边缘,改进效果明显。     

Edge preserved image fusion based on multiscale toggle contrast operator

An edge preserved image fusion algorithm based on multiscale toggle contrast operator is proposed in this paper. First, the multiscale toggle contrast operator using multiscale structuring elements with the same shape and increasing sizes is discussed. Then, the multiscale dilation and erosion features which represent the edge information of the original images are extracted by using the multiscale toggle contrast operator. After the final dilation and erosion fusion features are constructed from the extracted multiscale dilation and erosion features, the final fusion image is formed by combining the final dilation and erosion fusion features into a base image calculated from the original image. Because the multiscale dilation and erosion features which represent the edge information are effectively extracted and combined into the final fusion image, clear and well preserved edge features of the final fusion image are obtained. Experimental results show that, the proposed image fusion algorithm is efficient for edge preserving and performs well.     

采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。