基于数学形态学的快速虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别中非常关键的一步，是影响整个系统实时性的主要因素和瓶颈。运用数学形态学方法的思想，用膨胀、腐蚀运算求取虹膜图像的内外边缘，对虹膜进行快速定位。实验结果表明，基于数学形态学的虹膜定位的方法具有定位速度快，定位准确性较高的特点。比较适合于实时性的系统。     

调节形态学运算及其神经网络实现

数学形态学是一门建立在集合论基础上的学科,为数字图像处理和分析提供了一种有效的工具.在分析传统的数学形态学基本运算的基础上,引入调节数学形态学运算的概念,然后讨论了调节形态学运算的神经网络实现,并给出了用于图像滤波的计算机仿真结果.该方法较之传统的数学形态学基本运算更为灵活.     

基于数学形态学的车牌定位方法

在汽车牌照识别系统中，车牌定位是整个识别模块实现的前提，目前车牌定位的方法多种多样，各有所长，但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。文章结合数学形态学的基本运算，尝试使用数学形态学来实现车牌识别系统中的关键步骤——车牌定位。实验结果表明此方法算法简单，且有一定的定位准确率。     

基于数学形态学的实用车牌定位算法及实现

由于车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,为了快速准确地得到车牌的准确位置,数学形态学具有速度快、方法简单等特点,使用数学形态学进行车牌的识别.通过预处理,采用最佳阈值分割的迭代算法进行车牌图像的二值化处理,然后主要利用数学形态学腐蚀运算进行车牌边缘检测,精确度高.结合车牌先验知识,利用连通区域法对车牌字符进行切分定位,通过大量实验,结果表明该算法具有一定的实用性.形态学边缘检测相对于边缘检测算子具有算法简单、速度快、定位准确和抗干扰能力强的优点.通过对不同车牌图像进行试验,算法具有较好的识别结果.     

一种改进的基于数学形态学混合去噪方法

针对数学形态学在工程图纸矢量化过程中去噪处理的缺点,通过研究形态学运算的特点,结合图像算术运算和模板滤渡的技术,在基于数学形态学的混合去噪方法的基础上进行了改进和扩展.这种改进后的方法不仅可以保留细图线,而且可以还原图线间狭长间隙,达到既消除各种噪声又保持了图像的细节,具有良好的处理效果.     

数学形态学在作物病害图像处理中的应用研究

作为一种2维卷积运算的非线性图像处理方法,数学形态学的内容包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算是数学形态学的基础。数学形态学可用于噪声去除、边缘检测、图像分割、特征提取等图像处理问题,在图像处理领域得到了越来越广泛的应用。结合目前的研究进展,对数学形态学的分类及其在作物病害图像处理中的应用进行综合性阐述,并对数学形态学目前存在的问题以及未来的发展方向进行了讨论。     

数学形态学在图像分割中的应用研究

本文以数学形态学基本运算的介绍为基础,阐述了图像处理中常见的一些数学形态学方面的应用,其中有形态学图像重建、形态学图像滤波和形态学图像梯度。最后介绍了一种基于形态学的图像分割算法—分水岭算法,并以基于标记的分水岭分割算法为例,研究了形态学运算在图像分割前的预处理步骤和图像分割中帮助提取标记的作用,由此证明了数学形态学运算是图像处理领域中的一种有效方法和手段。     

一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，设计了一种基于数学形态学的车牌图象分割方法，该方法在二维形态滤波过程中，能自适应地调整阈值大小，以适应光照强度及干扰强度的变化，同时把基于全像素点数学形态学处理的点运算转化成仅有几十条直线的线运算，以使运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高．用该方法对不同照明条件下的一系列汽车图象进行的大量实验结果表明，该方法不仅定位效果好、速度高，而且适于对有噪声及复杂背景的车牌图象进行分割．     

基于自适应数学形态学的医学图像边缘连接

在介绍了数学形态学基本原理的基础上，阐述了自适应数学形态学，并将之应用于有中断间隙的医学图像边缘连接。它根据边缘的斜率、曲率等特性适当调节椭圆结构元素的大小和方向，并通过自适应膨胀运算使得中断的边缘沿着它们的斜率方向延伸而最终连接起来。实验结果表明这一方法是有效的。     

数学形态学腐蚀膨胀运算的快速算法

详细介绍了一种二值数学形态学腐蚀膨胀运算的优化实现方法。图像处理中常常利用二值数学形态学开闭运算对分割出的区域进行边缘平滑和内部填充处理等,但当结构元素较大时运算速度变得很慢。由于开闭运算的基础是腐蚀和膨胀运算,文章重新对这两种运算做了优化,有效地提高了数学形态学用于二值图像处理的速度。该方法较之结构元素分解的方法有理论基础简单、优化思路简捷、实现方便等优点。     

用形态学边缘检测算子实现图像的浮雕显示

提出了一种以数学形态学为基础进行图像浮雕显示的新方法，该方法利用数学形态学的非线性处理能力和擅长处理图像几何结构的优势，在其基本的形态学腐蚀差和膨胀差边缘检测算子中使用特殊结构的结构元获得图像的浮雕显示效果。该方法原理简单，易于实现。其浮雕显示实验表明，与使用广义模糊算子实现的图像浮雕显示方法相比，本文所提方法能获得更为满意的浮雕显示效果，且计算的时间耗费大大降低。     

数学形态学在磁瓦表面缺陷检测中的运用

高效、快速的磁瓦图像处理方法是基于机器视觉技术磁瓦表面缺陷检测系统的关键技术之一。由于数学形态学具有简化图像数据,保持它们基本的形状特性,同时天然具有并行实现的结构特点。提出了一种将数学形态学运用到磁瓦表面缺陷检测中的方法。通过选择合适的结构元素,对缺陷图像进行多种形态学运算,提取出缺陷轮廓,并作为缺陷面积计算的基础。实验结果表明,该方法效果良好,缺陷的检测准确率高,计算处理的速度快。     

一种指纹图像的快速分割方法

利用数学形态学变形虫法进行指纹图像分割时计算量大,导致分割速度变慢。针对该问题,提出一种将数学形态学变形虫法和离散小波变换相结合的指纹图像快速分割方法。先对原始图像进行小波分解,再对获取的低频图像采用形态学变形虫分割。实验结果表明,该方法在保证良好分割精度的同时分割速度较快。     

Fault detection,isolation and identification for hybrid systems with unknown mode changes and fault patterns

This article presents a solution to the problem of multiple fault detection, isolation and identification for hybrid systems without information on mode change and fault patterns. Multiple faults of different patterns are considered in a complex hybrid system and these faults can happen either in a detectable mode or in a non-detectable mode. A method for multiple fault isolation is introduced for situation of lacking information on fault pattern and mode change. The nature of faults in a monitored system can be classified as abrupt faults and incipient faults. Under abrupt fault assumption, i.e. constant values for fault parameters, fault identification is inappropriate to handle cases related to incipient fault. Without information on fault nature, it is difficult to achieve fault estimation. Situation is further complicated when mode change is unknown after fault occurrence. In this work, fault pattern is represented by a binary vector to reduce computational complexity of fault identification. Mode change is parameterized as a discontinuous function. Based on these new representations, a multiple hybrid differential evolution algorithm is developed to identify fault pattern vector, abrupt fault parameter/incipient fault dynamic coefficient, and mode change indexes. Simulation and experiment results are reported to validate the proposed method.     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域,运用阈值分割算法完成初步的图像区域分割;然后利用形态学运算进行精细化处理,结合提出的判断准则,通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取;最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

一种甲藻显微图像顶刺区域分割及特征提取方法

为了提高藻种显微图像识别率,提出了一种基于自适应形态学的快速藻种顶刺分割和特征提取方法.该方法引入像素宽度的概念,以藻种目标像素宽度直方图和面积分布图为判别依据,自动判定最佳结构元尺寸,以联合滤波、区域归并等形态学操作分割顶刺区域;最后构造了两类局部生物形态学特征提取参数.实验证明,该算法针对不同甲藻细胞目标可自动计算最佳结构元素大小,具有精度高、速度快的优点,且两类特征提取参数具有视觉不变性.     

Diagnosis of continuous valued systems in transient operatingregions

The complexity of present day embedded systems (continuous processes controlled by digital processors), and the increased demands on their reliability motivate the need for monitoring and fault isolation capabilities in the embedded processors. This paper develops monitoring, prediction, and fault isolation methods for abrupt faults in complex dynamic systems. The transient behavior in response to these faults is analyzed in a qualitative framework using parsimonious topological system models. Predicted transient effects of hypothesized faults are captured in the form of signatures that specify future faulty behavior as higher order time-derivatives. The dynamic effects of faults are analyzed by a progressive monitoring scheme till transient analysis mechanisms have to be suspended in favor of steady state analysis. This methodology has been successfully applied to monitoring of the secondary sodium cooling loop of a fast breeder reactor     

基于数学形态学的集装箱箱号分割改进算法

提出了基于数学形态学和直方图投影的集装箱箱号分割改进算法。在箱号定位阶段,运用基于边缘检测和数学形态学的改进算法,能自适应确定形态学结构元素的大小,将箱号区域连通成一个区域,并能解决集装箱文字纵向排列的问题。字符分割阶段用数学形态学方法消除干扰边缘和噪声,通过投影直方图法完成行与列分割。实验表明,该算法简单可行,只需较少的集装箱先验信息,并且整箱分割正确率达到93.33%,证明了算法的有效性。     

基于形态学方法的胃癌病理细胞图像的边缘检测

为了进一步用流域分割和图像信息融合的方法对于细胞形态的分析与识别打下基础，提出了利用形态学原理进行胃癌病理细胞图像灰度化边缘检测，并获得了实验性结果。通过与传统边缘检测方法进行结果对比，证明了形态学方法在医学病理细胞图像边缘检测研究的优势，同时结合图像纹理特点，对影响图像边缘检测的各种结构元素和灰度阈值进行了讨论。     

基于模糊阈值的机器人视觉目标图像处理

机器人视觉目标图像信噪比低,背景噪声干扰大,目标识别处理通常利用目标的灰度信息进行预处理,由此设计一种基于数学形态学和模糊阈值的灰度图像实时预处理和阈值处理技术图像分割方法.仿真实验表明,该方法实时性好,简捷快速,对目标图像识别有实用价值.