一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法.该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测,处理的过程中考虑到了边缘的方向信息,从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘.最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息,在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子,减小了计算的冗余度.实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取,精度较高.     

基于数学形态学的图像边缘提取方法

提出了一种基于数学形态学的灰度图像边缘提取方法,并进行了仿真实验。实验结果表明,该方法不仅具有较好的去噪和边缘提取能力,而且算法简单易于实现,运算速度快。     

一种改进的形态学边缘检测算法

为提取出更丰富流畅、定位更准确的边缘信息,基于多尺度多方向结构元素,引入信息熵加权系数,改进了形态学边缘检测算法.首先,为去除图像噪声,选定2种不同尺度的结构元素进行形态学开闭运算;然后,利用4种不同方向的结构元素进行形态学边缘检测,可以获得4幅不同方向结构元素下的边缘图像;再根据每幅边缘图像的信息熵来确定权值,并将这...     

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法。利用边缘与噪声具有不同的形态,在进行边缘检测时,只需要先确定出梯度突变的像素点,然后再利用多结构元素对该像素点进行二值形态学的腐蚀操作,以确定该像素点是边缘点还是噪声点:若是噪声点则被滤除,若是边缘点则保留。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对图像进行边缘提取的实验结果。结果表明,该算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子和Canny算子。     

基于双结构元素的数学形态学边缘检测方法

边缘检测是边界图像分割的一个关键步骤。传统的边缘检测常用一阶和二阶导数来求解,本文提出了一种基于双结构元素的检测方法,以数学形态学为理论基础,以小结构元素递推出大结构元素,并将大小结构元素复合求取最终边界。通过实验对比分析表明该方法能够较好地获取边界信息。     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法

基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文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.同时引入多尺度的概念,对形态结构元素尺度的大小进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘.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.     

基于改进的形态学算子的灰度图像边缘检测

提出一种改进的形态学图像边缘检测算法.针对单结构元素在检测时出现检测结果边缘线条粗、不连续性的问题,该算法提出了利用6种具有代表性的结构元素进行膨胀组合,形成多尺度结构元素,从而弥补了传统边缘检测算法提取灰度图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺点.     

基于数学形态学的边缘提取方法

论述了图像数学形态学基本方法及扁平结构元素在图像灰度均衡和噪声去除方面的原理,阐述基于图像细节的结构元素选取规则及对图像处理结果的影响,介绍了在医学图像处理中综合应用改进Sobel算子和图像数学形态学方法进行目标边缘的提取过程,提出一种根据图像区域灰度方差自动选取Sobel强度值的算法,并给出一种实用的实现方法和实例。     

一种图像形态学的角点检测改进算法

提出了利用数学形态学对原有跟踪目标图像进行角点检测的改进算法.针对原有算法中检测效果往往受结构元素尺寸大小影响较大,提出了一种利用多尺寸大小的结构元素对目标进行角点检测,将检测结果进行融合的方法.实验结果表明该算法能够准确的找到图像的角点,对噪声起到了有效的抑制.     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

图像边缘检测大都是基于灰度图像的,其不能充分利用彩色图像的全部色彩信息。本文利用数学形态学在描述灰度图像方面的优势,将灰度形态学边缘检测法运用到彩色图像中。首先在RGB空间对原彩色图像的R、G、B三副伪灰度图像分别进行形态学边缘检测,然后对三副图像的边缘强度进行合并,并采用阈值分割法提取出图像的轮廓边缘。实验结果表明:该算法计算量小,并且充分利用了图像的色彩信息,能有效地检测出彩色图像边缘。     

基于数学形态学的弹丸边缘检测技术

从数学形态学的基本理论出发，针对实时采集的有噪声的弹丸图像，在运用数字图像处理技术的基础上，利用形态学在描述形态特征方面的优势，对图像进行了平滑滤波的处理。并探讨了一种新的形态学边缘检测的图像处理方法，经过实践性的尝试，取得了较好的处理效果，并给出了实验图像。     

基于数学形态学和HSI颜色空间的人头检测

为提高视频监控中人数统计的实时性,提出一种人头检测算法。该方法在HSI(hue, saturation intensity)颜色空间建立人头颜色模型,并结合头发的灰度范围进行二值化。采用数学形态学的膨胀腐蚀算法进行预处理,并在边缘检测之后再次进行膨胀腐蚀,从而得到若干个候选区域。利用轮廓的几何特征综合判断这些区域是否为人头。实际监控的实验结果表明:该方法能够快速有效地检测出人头,很好地满足了视频监控中人数统计的实时性要求。     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.     

一种基于灰度形态学的全方位多路滤波方法研究

在研究传统形态滤波器的基础上,结合全方位多结构元思想,提出了一种有效保持图像细节的形态滤波方法——全方位多路滤波方法,讨论了复合形态滤波的优点、结构元素的选取等重要问题。仿真实验表明,该方法在滤除噪声和保持图像细节方面具有较好的效果。     

双阈值的特定英语音频句子边界检测

为了提高英语音频句子切分的效果,提出了基于双阈值的句子边界检测方法.该方法针对VOA、BBC等特别适合英语学习者的音频所具有的波形规范、环境噪声小、速率通常比较稳定等特点,利用静音能量阈值和静音时延阈值来检测音频句子的边界,并辅以对照文本信息进行校正.针对VOA慢速英语的实验结果表明:单纯使用双阈值方法,音频切分的召回率超过96%,精确率超过94%;利用对照文本校正后,可进一步提高精确率.     

A study on determining the location of groundwater divide using a mathematical morphology method

Placement of a groundwater divide indicates sink areas and spatial distribution, knowledge of which helps in the mapping of regional aquifer properties and the management of groundwater resources. By applying mathematical morphology to a conceptual model of a watershed and characteristic erosion and dilation operations, this paper proposes a structuring element with which to extract the shape and location of ground-water divide. With due consideration to watershed linearity, a structuring element with three origins is designed to connect watershed points. After erosion, closing, and dilation operations, the groundwater divide is determined; the results indicate this method's feasibility and accuracy.     

多尺度方向性Hermite变换在低信噪比图像边缘检测中的应用

针对现有的边缘提取方法存在着无法同时满足抑噪能力强和定位精度高的问题,提出了多尺度的Her-mite变换边缘检测法.通过分析可以证明Hermite法是一种建立在滤波基础上的边缘提取方法,而且由于Her-mite变换提取出的是图像局部最优方向下的边缘检测,因此其在提取边缘时的抑噪能力要比一般方法高.此外,由于多尺度Hermite变换结合了大尺度的抑噪能力和小尺度的定位能力,因此这种方法能非常有效地提取出边缘并保持了较高的定位精度.通过与Sobel法的边缘检测结果进行对比,可以发现多尺度Hermite变换法在进行低信噪比条件下的边缘检测时具有较好的抑噪和定位能力.