基于多尺度多结构形态学火焰图像边缘检测

针对从工业锅炉采集到的火焰图像边缘形态和噪声的不同,以数学形态学梯度边缘检测算子为基础,结合多结构元素和多尺度的特性,提出了一种基于多尺度多结构数学形态学图像边缘检测算法,并将其应用于火焰图像的边缘检测。仿真结果表明,与经典的Sobel算子、Canny算子和传统的算法相比,提出的算法具有边缘定位准确、轮廓清晰、图像细节保留较多、噪声不敏感等显著优点。     

基于多尺度多结构元的彩色形态学边缘检测

针对图像中的几何特征和噪声特性,文章提出了一种基于多尺度多结构元的彩色形态学边缘检测算法。该方法首先在HSL空间定义了多结构元彩色形态学基本算子,在此基础上利用不同尺度的结构元素提取彩色图像边缘,然后用多尺度合并算法对各个边缘进行合成以得到边缘检测结果。经大量的实验证明,多尺度多结构元的彩色形态边缘检测有着比单一尺度结构元的彩色形态边缘检测更优越的性能,在有噪声干扰的情况下,和传统的方法相比,该算法能更好地抑制噪声并且提取更多有用的边缘信息,满足不同的应用需求。     

Flame Image Edge Detection Based on Multi- scale and Multi-strncturing Elements Morphology

针对从工业锅炉采集到的火焰图像边缘形态和噪声的不同,以数学形态学梯度边缘检测算子为基础,结合多结构元素和多尺度的特性,提出了一种基于多尺度多结构数学形态学图像边缘检测算法,并将其应用于火焰图像的边缘检测.仿真结果表明,与经典的Sobel算子、Canny算子和传统的算法相比,提出的算法具有边缘定位准确、轮廓清晰、图像细节保留较多、噪声不敏感等显著优点.     

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法.该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算.对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测.实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息.     

多尺度形态学边缘检测算法

形态学作为一门新兴的非线性图像处理技术,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。文中提出了一种结合形态学滤波的边缘检测算法,该算法采用自适应方法确定锥形结构元素,然后利用双锥形结构元素对图像进行形态学迭代滤波,对滤波后的图像进行多尺度形态学边缘检测,并将各尺度下边缘检测的结果进行合成,最终得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘,并且与其它边缘检测算法进行了对比实验,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于多结构多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测在医学图像处理中占着至关重要的位置,检测的准确性将直接影响诊断和治疗。本文针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,结合医学图像的特点,提出了一种形态学梯度运算的修正算法。首先由闭一开运算完成图像预处理以滤除噪声,再作闭运算平滑图像,最后对平滑的图像作多尺度的形态学梯度运算,得到噪声存在下的理想边缘,并将其用于医学图象的边缘检测。实验结果表明,该算法具有良好的边缘提取能力,抗噪性能良好,具有一定的实用性。     

一种基于多尺度形态学的彩色图像边缘检测方法

提出了一种基于多尺度形态学的彩色图像边缘检测方法.给出了利用不同尺度的结构元素提取彩色图像边缘,然后用多尺度合成算法对各个边缘进行合并以得到新的边缘的具体算法.该方法在提取细节边缘的同时可降低噪声对检测结果的影响,从而克服了传统边缘检测算法提取彩色图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺陷.     

基于多尺度形态学的运动目标边缘检测算法研究

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合运动目标图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子。它结合了基于灰度图像和边缘图像的二进小波检测方法的优点,减低了直接从灰度图像中提取时的算法复杂度,并且解决了普通边缘提取算法带来的诸多对噪声敏感问题。试验结果表明,该方法能够在较低噪声背景下更有效地检测运动目标图像边缘特征,提高判决准确率。     

多尺度的灰值形态学在图像边缘检测中的应用

传统的边缘检测算法存在检测边缘不连续、漏检、抗噪性能差等缺点。针对传统方法在边缘检测中遇到的问题,结合数学形态学的方法,介绍一种基于多尺度灰值形态学的边缘检测算子,该算子是在形态学梯度算子的基础上改进之后,结合多尺度的概念,将各种不同尺寸下的边缘图像结合起来,提取出比较理想的边缘图像。采用Visual C++编程实现算法,并与传统边缘检测算子进行比较。实验结果表明本文提到的算子检测边缘效果更好。     

多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科，已得到人们的广泛关注，并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法，该算法通过构造4个不同方向的结构元素，应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果，并将这些结果进行加权平均，得到最终的图像边缘。为验证算法的效果，给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明：本文算法成功地完成了图像的边缘检测，且检测效果明显优于经典的Sobel算子，Laplace算子和Canny算子。