面向对象形态学相关识别相似灰度图像研究

提出面向对象联合变换相关器计算机模拟形态学理论,提出两种基于位表示法形态学相关算法（MMC)的改进算法,通过提取基于位表示法的图像片边缘特征或二元化基于位表示法的图像片功率谱,给出了改进的二维相关峰和谱图,提高了MMC对高相似度灰度图像的识别能力。     

基于取阈分解的形态学相关灰度图像识别算法改进研究

为改善取阈分解形态学相关 (CMC)的识别效果 ,本文从形态学角度定义了灰度联合图像相似度 ,调整了基于图像片边缘特征提取的取阈分解形态学相关算法 (RCMC) ,并提出基于二元化图像片功率谱的取阈分解形态学相关算法 (BCMC)。计算机模拟表明 ,上述算法对改善高相似度灰度图像的识别产生了明显效果     

基于SIFT特征匹配的地面背景下目标识别方法

研究了地面背景下的红外目标识别技术.首先,从提高中值滤波实时性的角度考虑,提出了改进的自适应中值滤波算法,用改进算法对图像滤波;然后,通过空域图像增强方法和基于数学形态学的图像增强方法相结合的方式,提出一种针对地面目标的图像增强算法,拉开目标与背景的灰度差异、突出目标;最后,用基于SIFT特征提取的图像配准方法对增强后的地面背景下的红外目标进行识别(采用MATLAB进行编程仿真试验),匹配过程中重点讨论了匹配阈值的选择问题.实验结果表明,应用该方法对地面目标进行识别的效果比较好,具有一定的实用性和可靠性.     

对Welsh灰度图像彩色化算法的改进

把灰度图像变成彩色图像可以增强视觉效果和识别能力,因此研究灰度图像的彩色化,寻找更好的算法具有重要意义.分析Reinhard的颜色传输算法和Welsh的灰度图像彩色化算法,发现了其处理速度慢的缺点.基于图像的空间相关性,提出一种新的搜索策略,实现像素的快速匹配,提高了处理速度.使用该匹配方法,对Welsh算法进行改进,并利用分块处理的方法实现了基调相近图像的彩色化.通过仿真分析,该改进算法在提高处理速度的同时,得到了很好的彩色化效果.     

视觉传感网络中身份特征自适应识别算法改进

在对视觉传感网络中身份特征进行识别时,容易受到人脸表情、光照条件及遮挡等干扰,降低了身份特征识别精度.提出了一种基于改进最小灰度差树的身份特征自适应识别算法.对待识别图像进行灰度处理后,利用最小灰度差数增强待识别图像的质量;定义基于灰度的代价函数,获取待识别人脸图像和指定人脸图像对应的各灰度对的匹配代价,建立最小灰度差树模型,计算两幅图像相似度后,直接采用最近邻匹配算法获取和视觉传感网络注册图库中最小匹配代价对应的图像身份,将其看作待识别身份,实现视觉传感网络中身份特征自适应识别.仿真实验结果表明,所提算法具有很高的身份识别精度.     

一种飞行器结构特征提取与识别的方法

提出了一种基于SUSAN算法、灰色系统理论和数学形态学结合的飞行器结构特征提取与识别的方法.首先利用SUSAN算法从背景中提取飞行器目标的结构边缘信息, 通过灰度的窗口变换和图像相加法实现目标增强;然后用灰色系统理论检测出飞行器目标的结构特征边缘,同时利用形态学算子对飞行器进行闭运算,利用种子填充算法识别出飞行器目标区域.实验结果表明:该方法对于飞行器目标的跟踪、结构特征提取以及事后判读有重要的意义,同时验证了该方法的可行性.     

基于GLCM和EM算法的纹理图像分割

基于纹理图像的特征,提出了基于灰度共生矩阵（GLCM）和快速极大似然估计（EM）算法相结合的纹理图像分割新算法,为了获得较好的纹理图像分割结果该算法采用灰度共生矩阵的三个常用特征并在四个方向上求平均,从而克服了方向的影响。采用欧式距离度量函数求得两特征向量的距离。通过用改进EM算法对距离矩阵进行聚类,得到纹理图像的初始分割结果,最后用形态学的方法实现对纹理图像边界的精确定位。     

一种自动检测红外运动目标的改进形态学方法

针对红外图像序列中运动目标的检测问题,提出了一种提高红外图像信噪比的改进双重Top-Hat形态学预处理算法,并通过自适应形态学阈值获得了二值化图像,最后利用序列帧间信息进行管道滤波去除二值化图像的噪声和伪目标,完成多个红外运动目标的自动检测.实验结果表明,提出的方法有效地保留了运动目标的灰度信息,便于后续的目标识别处理,而且算法在实时性肯和信噪比方面的综合效果优于其他几种常用滤波算法.     

基于模糊形态学的激光图像处理算法研究

针对原始激光图像辨识处理中存在边缘不清晰等问题,提出了一种基于模糊形态学的新图像分割算法.文中剖析了浸没模拟分水岭算法与IFT分水岭算法,对模糊形态学的特性作了分析,基于对各种算法优势的融合,提出了一种改进的基于模糊形态学的图像分割算法.仿真对比研究实验中,用多种算法对图像进行分割处理,结果显示采用所提出的算法其分割效果更好,可较好地消除传统分水岭算法产生的过分割现象,无伪边缘,实现了目标与背景的分离,经处理后的图像边缘连续,图像更加平滑,柔和性更好,完整地保留了图像的细节.研究结果表明,所提出的图像处理算法有其可行性与可用性.     

高噪声率红外图像直方图加权滤波算法

针对高噪声率红外图像,提出一种基于邻域相关度量的滤波算法(HWF).以图像灰度相关理论为基础,分析了盐椒噪声对红外图像灰度分布和灰度差分布的影响.盐椒噪声改变红外图像灰度直方图的相对幅值,但不改变其基本形状,高噪声率红外图像直方图保留了原始图像的灰度分布信息.定义了邻域相关系数以描述像素作为有效信号点的概率.用邻域相关系数作为滤波处理的强度指数,自适应调整处理窗内各像素在邻域加权滤波算法中的权重.灰度直方图体现了对原始信息的保留,邻域相关系数体现了对有效信号和噪声信号的识别和区别处理.实验表明,对于高噪声率红外图像,HWF算法具有良好去噪效果和细节保持能力.     

A mathematical morphology approach to Euclidean distancetransformation

A distance transformation technique for a binary digital image using a gray-scale mathematical morphology approach is presented. Applying well-developed decomposition properties of mathematical morphology, one can significantly reduce the tremendous cost of global operations to that of small neighborhood operations suitable for parallel pipelined computers. First, the distance transformation using mathematical morphology is developed. Then several approximations of the Euclidean distance are discussed. The decomposition of the Euclidean distance structuring element is presented. The decomposition technique employs a set of 3 by 3 gray scale morphological erosions with suitable weighted structuring elements and combines the outputs using the minimum operator. Real-valued distance transformations are considered during the processes and the result is approximated to the closest integer in the final output image.     

Gray-scale structuring element decomposition

Efficient implementation of morphological operations requires the decomposition of structuring elements into the dilation of smaller structuring elements. Zhuang and Haralick (1986) presented a search algorithm to find optimal decompositions of structuring elements in binary morphology. We use the concepts of Top of a set and Umbra of a surface to extend this algorithm to find an optimal decomposition of any arbitrary gray-scale structuring element.     

Morphological grayscale reconstruction in image analysis:applications and efficient algorithms

Two different formal definitions of gray-scale reconstruction are presented. The use of gray-scale reconstruction in various image processing applications discussed to illustrate the usefulness of this transformation for image filtering and segmentation tasks. The standard parallel and sequential approaches to reconstruction are reviewed. It is shown that their common drawback is their inefficiency on conventional computers. To improve this situation, an algorithm that is based on the notion of regional maxima and makes use of breadth-first image scannings implemented using a queue of pixels is introduced. Its combination with the sequential technique results in a hybrid gray-scale reconstruction algorithm which is an order of magnitude faster than any previously known algorithm.     

基于自适应灰度形态学滤波的车牌图像分割

根据车牌纹理及其几何形状的特点，提出了一种新的基于自适应灰度形态学滤波的车牌图像分割算法。该算法不同于传统的形态滤波过程，结构元素的大小能随车牌图像的不同而进行自适应调整，因而更有效地提取车牌目标区域。实验结果表明，该算法对不同复杂自然环境和不同光照条件有很强的自适应能力，其定位准确率及抗干扰能力较其它传统分析方法有显著提高。     

基于冲刷模拟的灰度模式骨架化算法

通过模拟水流冲刷图像表面的过程,本文提出了一种直接针对灰度图像的高效的骨架化算法.研究表明:该算法可以得到连通的、单象素宽的、与原始图像拓扑一致的、处于模式中线上的、对于图像灰度的严格单调变换不变的骨架.对于二值图像和灰度图像的实验显示了算法的高效性和可靠性.     

视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

基于形态学的低信噪比图像序列目标提取方法

针对光电探测所得低信噪比图像序列中目标的检测和识别,提出了一种充分应用形态学相关理论和手段的处理方法。应用形态开运算进行有效的背景估计,通过灰度形态学Top—Hat变换实现背景对消,多帧图像的有效积累则借助点目标的形态膨胀来达到,通过数据关联实现目标检测。详细介绍了形态操作过程的实现方法,并通过结构元素模板分解大大减少了运算量。试验结果验证了方法的高效性。