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。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

基于遗传算法优化的多尺度形态边缘检测方法

提出了一种用遗传算法优化结构元素的多尺度数学形态学图像边缘检测方法.实验表明:该方法改进了以往结构元素选取自适应差的不足,可以无需人为干预,就能把图像边缘检测出来.     

基于多结构元的形态图像边缘检测算法

基于修正的边缘检测算子和形态滤波思想,提出一种新的多结构元素形态学灰度图像边缘检测算法。在该算法中,自适应确定权重,并将各个结构元素下的检测信息进行加权求和,得到噪声存在条件下较为理想的图像边缘。仿真结果表明所给算法效果优于经典的边缘检测方法。     

基于多结构形态学的港口船舶检测方法

针对港口监控摄像机与船舶目标距离远,船舶目标成像小,海面噪声干扰大等特点,采用一种基于多结构元素形态学滤波的背景抑制算法.根据船舶的几何特征,采用多组结构元素的加权形态学滤波,将船舶目标与海面背景分离,然后利用基于邻域的自适应快速中值滤波滤除脉冲噪声,最后根据海面杂波在帧间运动不连续且面积较小等特点,利用连通域计算建立船舶的形态特征模型,来排除海面杂波对船舶检测的干扰.实验结果证明,该检测方法在实际港口获取的视频中,可以有效的抑制背景噪声和海面杂波,快速的检测出船舶目标.     

基于IWMMDF的液压泵振动信号特征提取方法研究

根据液压泵振动信号的非线性及信噪比低等特点,针对现有加权方法存在的不足,提出了基于改进加权多尺度形态学差值滤波器（Improved Weighting Multi-scale Morphological D-value Filter, IWMMDF）的液压泵振动信号特征提取方法。该方法首先利用不同尺度的结构元素对信号进行形态差值滤波,再根据本尺度特征能量比占所有尺度特征能量比总和的大小对各尺度的滤波结果进行加权求和。仿真实验和液压泵故障模拟试验结果表明,该方法不但避免单尺度形态分析的片面性,而且可获得不同层次上的信号特征信息,能够有效的提取液压泵振动信号的特征。     

基于改进混沌优化的多目标遗传算法

针对多目标遗传算法存在的缺陷,提出了基于改进混沌优化的多目标遗传算法．引入基于改Tent映射的自适应变尺度混沌优化方法细化搜索空间和高效寻优,结合非支配排序的群体分级机制和精英保留等多目标优化策略,保持种群多样性的同时保证了进化向Pareto优解集的方向进行．多目标测试函数的数值仿真和电力系统无功优化的算例分析表明了该算法的有效性和可行性．     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

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。     

自适应梯度幅值和形态学组合滤波算法

针对传统梯度幅值滤波算法中阈值需人工确定而无法正确判断噪声点和产生新噪声点的问题,提出了一种自适应梯度幅值和多结构元素形态学组合滤波算法。首先使用梯度幅度均值与方差的和作为阈值,以及Otsu算法自适应阈值两种自适应滤波算法对图像进行滤波,以自动确定滤波阈值,最大限度滤除噪声点,保持图像细节;然后使用多结构元素组成串联形态学复合滤波器对自适应梯度幅值滤波后的图像进一步滤波,以解决在自适应滤波过程中产生的新噪声问题。通过实验结果对比与分析,该算法滤波后的图像视觉效果明显好于传统滤波方法,从而验证了该算法既能保持图像细节,又能实现较好的图像滤波效果。     

Adaptive top-hat filter based on quantum genetic algorithm for infrared small target detection

With the development of infrared technology, infrared small targets detection has attracted great interest of researchers. Top-hat filter is one of widely used methods for detecting infrared small target, and the structure elements have great influence on the performance of detection. The structure elements are desired to be adjusted adaptively. To this end, an adaptive structure elements optimization method based on quantum genetic algorithm (QGA) is introduced, and the convergence of QGA reveals the effectiveness of QGA. Experimental results show that the proposed adaptive top-hat filter based on QGA can achieve more stable infrared small target detection performance compared with the traditional top-hat filter.     

基于旋转不变像素相关性的加权中值滤波器

作为一种典型的非线性滤波器,加权中值滤波器可以通过权值系数调整图像的滤波性能。但是在传统加权中值滤波器中,模板内各个像素都对应唯一的权值系数,没有考虑到滤波模板下像素之间的相关性。因此,将权值与模板下两两像素间相关性对应,提出一种新的加权中值滤波模型。同时考虑到图像旋转、翻转情况下滤波的稳定性,进行对称性设计,降低权值模型复杂度,采用差分进化算法对权值进行寻优。对不同滤波器进行权值寻优实验可以看出,基于旋转不变像素相关性的权值模型具有更好的收敛性;灰度图像和彩色图像脉冲噪声的滤波实验结果表明,其在抑制图像噪声,细节和边缘保护以及彩色图像的色调保持方面,优于传统加权中值滤波算法。     

基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波

根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。     

Gibbs random field model based weight selection for the 2-Dadaptive weighted median filter

A generalized filtering method based on the minimization of the energy of the Gibbs model is described. The well-known linear and median filters are all special cases of this method. It is shown that, with that selection of appropriate energy functions, the method can be successfully used to adapt the weights of the adaptive weighted median filter to preserve different textures within the image white eliminating the noise. The newly developed adaptive weighted median filter is based on a 3×3 square neighborhood structure. The weights of the pixels are adapted according to the clique energies within this neighborhood structure. The assigned energies to 2- or 3-pixel cliques are based on the local statistics within a larger estimation window. It is shown that the proposed filter performance is better compared to some well-known similar filters like the standard, separable, weighted and some adaptive weighted median filters     

一种改进CB形态学的图像滤波分析研究

如何在滤除噪声的同时保护图像的细节一直是一个研究热点。基于数学形态学的滤波效果依赖于结构元素形状和尺寸的选取,基于轮廓结构元素形态学（简称CB形态学）在一定程度上弱化了结构元素对处理结果的影响,但是大结构轮廓会导致噪声放大,小结构轮廓噪声滤除效果不佳。提出一种改进CB形态学滤波器,利用小结构元素、CB形态学、数学形态学运算实现对图像椒盐噪声的滤除。实验结果表明该滤波器滤除椒盐噪声的效果优于中值滤波或一般形态学滤噪,且能够在滤除噪声的同时较好地保留图像细节。     

遗传神经网络故障诊断自适应Petri网模型

研究故障诊断优化问题。针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,造成故障诊断难以精确,提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合,形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法,同时在此基础上,采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。仿真实例验证了算法的有效性,对柔性制造系统实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点,具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断。     

基于递推最小二乘与互补滤波的姿态估计

针对基于微机电系统(MEMS)的惯性导航系统中陀螺噪声较大导致姿态漂移的问题,本文基于递推最小二乘(RLS)与互补滤波器提出一种提高姿态估计精度的方法.该方法从陀螺去噪算法和姿态解算原理两个方面提高姿态估计精度:在陀螺去噪方面,为克服传统递推最小二乘的不足,提出一种随机加权的递推最小二乘法,利用随机加权实现对偏差的估计;在姿态解算方面,在传统互补滤波器的基础上通过自适应调整比例-积分(PI)参数来调整滤波器的交接频率,最终得到陀螺积分值的高通滤波和加速度计的低通滤波的叠加.转台静态和动态实验结果表明,使用本文所提方法后,有效降低了陀螺噪声,姿态估计精度明显提升.     

先验自适应中值滤波图像增强算法

通过分析传统中值滤波与自适应中值滤波算法的特点,提出了先验自适应中值滤波算法。该算法的思路是先对噪声进行检测与标识,再构造噪声标识矩阵,根据中值滤波算法原理在取中值时排除邻域内噪声点的灰度值。该算法避免了过度滤波,在保证滤波效果的前提下提高了滤波效率。