基于形态学骨架提取算法的研究及其实现

骨架化结构是目标图像的重要拓扑描述,寻找二值图像的骨架结构是图像处理的一个关键问题.数学形态学是图像处理的有力工具,本文研究了两种基于形态学变换的细化骨架算法,并在汽车图像中实现,讨论了两种算法的优越性和局限性.实验结果表明,本文所研究的算法并行快速,为车辆牌照的识别乃至字符识别、数据压缩、目标检测都提供了有益的借鉴.     

基于动态数学形态运算的二值图像边界提取

应用基本形态运算,定义了动态形态学运算,并将动态腐蚀运算和小结构元素应用到图像对象的边界提取,这种方法只对图像中的对象进行运算并得到对象的边界;在每一步运算中,动态地选择结构元素的下一个原点位置。这种方法减少了运算量,执行速度快、效率高,在MATLAB6.5上得到了满意的仿真效果。     

改进的数学形态学图像边缘提取算法研究

研究图像边缘优化提取问题。由于图像在进行边缘提取过程中,容易受到外界信息的干扰,特别是当受到噪声等因素影响时,造成图像边缘提取困难。为此提出了一种新的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘的技术。首先将利用形态学对灰度图像进行增强,并以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强,然后将图像切分成小块,针对不同的小块来区分边缘与非边缘;最终经过模板滤波,获得清晰的边缘结果图像。仿真结果表明,改进的算法快速有效,在提取完整的边缘的同时,能够有效的抑制噪声和背景因素对边缘的干扰,并优于其他传统边缘提取方法。     

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。     

基于GVF-Snake人体轮廓提取的优化算法

通过分析基于边缘、区域分割和形变模型等3类轮廓提取算法,提出一种分别对三者进行优化综合的基于梯度矢量流-主动轮廓模型(GVF-Snake)的人体轮廓提取优化算法。利用内嵌置信度边缘检测得到理想边缘图,通过形态学方法提取物体粗略轮廓作为GVF-Snake模型的初始轮廓。采用优化GVF-Snake模型提取精确轮廓。将上述方法应用于人体图像轮廓提取,实验结果表明,该方法达到了预期目的且具有较好的实用性。     

机械设计图像主轮廓提取算法研究

针对传统的轮廓提取方法在机械设计图像上无法获取令人满意结果的问题,提出基于区域填充和标引消除的主轮廓提取方法.根据机械图孔洞分布的特点,提出一种能自动选择种子点的种子填充算法实现图像内部孔洞填充,并结合图像形态学和轮廓跟踪算法实现图像中标引的消除,从而得到图像主轮廓.实验结果表明,该方法能够对机械设计图准确而高效地进行填充,且能够准确提取出机械设计图像的主轮廓.     

一种基于调节形态学的骨架提取算法

对目标图像提取其骨架,在目标检测、图像编码及光学字符识别等计算机视觉、图像处理与模式识别领域有着广泛的应用。简要介绍了调节形态学的基本算子和性质,在此基础上提出了一种二值图像的调节形态学骨架提取算法,最后给出了用调节形态学方法获取二值图像骨架的实例。     

基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取

医学图像边缘提取,尤其是病灶部位的边缘提取,是医学图像处理中非常重要的预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。人们一般习惯于用微分算子和梯度形态学算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,也不能提取边缘细节。文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。实验结果表明,这一方法比微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声并将肺部轮廓和肿瘤的大小与边缘准确地提取出来。     

基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法

提出了一种基于形态学的OCT图像的边缘检测方法,即对原始图像预处理,增加图像的对比度和边缘特性,使用形态学腐蚀和膨胀两个基本算子进行,选取了合适的结构元素,最后采用canny算法提取边缘。实验结果表明,经过改进的数学形态学方法处理的图像边缘特性的提取效果显著增强,且效率高、处理速度快。与经典的边缘检测算子和传统形态学边缘检测算法相比,该算法优势更加明显,边缘提取质量显著提高,且速度有显著提升。     

改进的形态学骨架提取算法

针对由传统最大圆盘骨架提取算法提取出的骨架连通性差且无法保持一致的单像素宽度问题,提出一种改进的形态学骨架提取算法。将连通性保持与形态学运算相结合,在收缩目标提取骨架的过程中通过引入虚拟骨架点实现骨架曲线连通性保持,而单像素宽度细化及伪分支剔除等后处理过程的引入则进一步提高骨架描述目标形状及拓扑特征的能力。相关仿真研究证明了该算法的有效性。     

数学形态学的图象分割算法

图象分割在图象分析、机器视觉、目标识别中都将直接影响到后续的理解和识别工作。本文着重讨论了基于数学形态学变换的图象分割算法，提出了基于图象最大内切圆的数学形态学形状描述图象分割算法和基于目标最小闭包结构元素的数学形态学形状描述图象分割算法。     

基于遗传算法的肝CT图像边界自动提取方法的设计与实现

对肝CT序列图像进行自动分割、提取肝脏边界,有利于提高临床诊断的速度和准确性。本文在分析肝脏CT序列图像特点的基础上,设计并实现了基于遗传算法的分割方法,成功地实现了肝脏边界的自动提取。实验结果表明,这种算法非常有效,其提取结果和实际肝脏边界完全吻合。     

基于数学形态变换的骨骼CT图像边缘提取

本文提出了数学形态变换结合Canny边缘算子提取图像边缘的方法,通过研究骨骼CT图像边缘提取,证明该方法几何意义明确,去噪效果明显,性能优越。     

基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪

将图像分割技术应用于图像复原,提出基于轮廓结构元素和阈值分割的数学形态学去噪算法。该算法对图像进行阈值分割得到目标图像和背景图像,采用不同的轮廓结构元素滤波器算子对得到的2幅图像进行滤波并合成。实验结果表明,与其他形态学滤波算法相比,该算法有效地抑制了噪声,对主要目标的边缘细节起到了较好的保护作用。     

数学形态学在图像处理中的应用

介绍了数学形态学的基本运算及数学形态学在图像处理中的主要应用,并讨论了结构元素的选取方法。     

基于区域生长的鱼眼图像轮廓提取算法

以图像二值化为前提,使用基于区域生长的改进算法,获取图像轮廓,实现鱼眼图像校正,克服鱼眼图像轮廓区域内出现大量黑色像素使面积统计算法失效的缺点。仿真实验表明,该算法精度高、效率高,能够获得满意的校正结果。     

基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘 ;然后根据图象中人脸的先验知识 ,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓 .由于采用变分水平集方法做数值计算 ,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓 ,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .