自适应的形态学边缘检测算法

针对传统的基于形态学边缘检测算法抗噪能力较差以及易丢失边缘细节的问题,提出一种自适应的抗噪型边缘检测算法。该算法采用多尺度的结构元素进行滤波,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素进行边缘检测以得到更多的边缘细节。实验结果表明,该算法不仅抗噪能力较强,检测到的边缘细节较多,而且还能提高边缘检测效率,是一种有效的边缘检测算法。     

基于多尺度多结构元的数学形态学边缘检测

针对传统的边缘检测算子对噪声敏感问题,提出了一种基于多尺度多结构元素形态学边缘检测算子。该算子在传统形态学边缘检测的基础上,通过改变结构元素的形状和尺度,在很好抑制噪声的前提下,实现图像精细边缘提取。MATLAB仿真结果表明,该边缘检测算子具有更强的去噪能力,定位准确,保留了更多的图像细节,优于传统的边缘检测算子。     

自适应权重形态学边缘检测算法仿真研究

提出了一种自适应权重的多刻度形态学边缘检测算法。该算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别进行边缘检测,并得到该尺度下的边缘图像,利用形态学结构元素“探针”原理和不同尺度结构元素抗噪性能来确定加权值的大小,然后对不同尺度下的边缘图像进行加权求和,再经过二值化、去噪等处理,得到最后的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整。     

基于多尺度数学形态学的边缘检测

提出了一种基于多尺度数学形态学的图像边缘检测方法,利用数学形态学在描述灰度图像方面的优势,分析了在不同尺度下边缘提取的特点,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他形态学边缘检测法进行了比较,给出了在含噪条件下边缘提取的实验结果。     

一种基于改进的形态学算子的边缘检测算法

本文提出了一种基于改进的形态学算子和多尺度多结构元素思想的边缘检测算法.改进的抗噪型形态学边缘检测算子增强了图像边缘检测时的抗噪能力,采用多尺度和多结构元素构建的边缘检测算法既具有较好的抗噪能力,同时可检测更多边缘方向.实验结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,在检测出更多的边缘方向的同时可保留较多的边缘细节,具有较强的...     

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。     

基于数学形态学的自适应边缘检测新算法

考虑到在形态学中,不同形状的结构元素和不同尺度的元素在去噪声和保持图像细节方面的作用是不同的,提出了一种基于多结构多尺度自适应形态边缘检测算法。对一般边缘检测算子做了改进,增加了边缘细节信息。通过计算检测后的边缘信息熵,自适应确定权值系数。将多结构元素检测的边缘和多尺度元素检测的边缘做融合处理,得到最终的图像边缘。实验结果表明,与几种经典边缘检测算法相比,所提出的算法能有效地抑制图像的多种噪声对边缘检测的影响,较好地保持图像边缘细节,自适应提取完整连续边缘。     

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。     

一种基于数学形态学的边缘检测方法

基于微分算子的边缘检测方法存在抗噪性能弱等缺点,非线性的数学形态学边缘检测可以克服这些缺点,而使用单一结构元素对图像进行形态学处理会模糊很多细节。鉴于这些不足,运用多结构多尺度的思想,将形态学的滤波和边缘检测结合起来,提出一种边缘检测方法,首先采用多结构多尺度的方法对噪声图像进行串联开闭滤波,再利用改进的多结构元素的形态学梯度算子进行边缘提取。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪效果且提取的边缘比较平滑。     

基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声,根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想,对一般数学形态学边缘检测进行两点改进：一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波,二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明,该方法可以保留更多的边缘信息,一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中,得到一种新的气密性测试方法。     

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

基于改进的单结构元素抗噪型形态边缘检测算子和形态滤波思想,提出了一种多结构元素的多路加权合成形态边缘检测算法。在该算法中,采用峰值信噪比代替固定均值来确定加权参数,是一种自适应方法。与传统的边缘检测算法的对比实验表明,该算法图像边缘检测效果较好,降噪能力也得到了提高。     

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.     

基于数学形态学细化算法的图像边缘细化

为了解决Sobel算子在阈值选择不当的情况下易造成图像边缘丢失或产生伪边缘的问题,通过最大类间方差的方式选出合适的阈值;同时利用数学形态学细化算法对该边缘图像进行细化处理。实验结果显示,该方法在保持原有边缘图像特征信息的前提下,比传统Sobel算子得到了更好的结果。     

基于数学形态学的二维条码边缘检测算法

边缘模糊会导致二维条码识别率下降,提出了一种基于数学形态学边缘检测的二维条码识别算法,该算法最大的特点是用具有特定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的,从而有效地降低边缘模糊对条码识别的影响。选取PDF417二维条码为应用对象,采用基于数学形态学对二维条码的识别算法选择合适的结构元素。实验结果表明与传统的几种边缘检测算法相比,基于数学形态学对二维条码的识别算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率。     

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.     

证据加权融合的多尺度形态学细胞边缘检测

提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法。用不同尺度的结构元素分别检测出图像的不同尺寸的边缘信息,然后采用证据加权的融合方法对不同尺寸的边缘图像进行融合。通过对病理显微图像的实验,在噪声存在的条件下得到较为理想的图像边缘。与其他边缘检测算法进行比较,结果表明该算法在有效地消除噪声的同时,能够取得较好的边缘检测效果。     

基于形态学双梯度算子的图像边缘检测

在数学形态学基础上提出了一组新的形态学双梯度算子,把它们用于图像边缘检测,适当选取结构元素,得到了在有噪声,和没有噪声的条件下都较好的效果;并把结果与其他检测效果做了比较,实验验证了该组形态学双梯度算子的可行性和有效性。