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一种基于数学形态学的图像边缘检测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对经典形态学方法在边缘检测时可去除图像噪声,但难以保留边缘细节的问题,提出一种能有效去除噪声且能准确检测图像边缘的方法。该方法首先利用大尺度的轮廓结构元素对图像进行滤波开、闭运算,接着用小尺度结构元素在进行经典形态学的膨胀、腐蚀运算后对图像进行梯度运算,从而得到含噪声图像的边缘信息。实验表明,该方法在准确检测图像边缘的同时,能够有效地去除图像中的噪声,且运算量相对较小。 相似文献
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形态学是由一组形态学的代数运算组成的,它具有膨胀、腐蚀、开启和闭合四种基本运算。基于这些基本运算可以推导和组合成各种形态学的实用算法。本文首先对形态学的研究背景和目的及其研究现状进行了论述;接着以二值形态学为主阐述了形态学图像处理的原理及其一些基本知识;最后,重点介绍了基于形态学的图像边缘提取算法和图像骨架提取算法,并通过MATLAB仿真,得出结论。 相似文献
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在基于局部不变特征的SAR景像匹配制导中,局部不变特征点的匹配实时性具有十分重要的工程意义。提出了一种基于两层策略的特征点匹配方法。首先根据特征点响应的阈值对实时图和参考图分别提取一级特征点和二级特征点,然后依据二级特征点到一级特征点的距离使二级特征点隶属于距离最近的一级特征点,由此达到对二级特征点进行分组的目的。进一步,通过对一级特征点进行方向梯度描述,借助kd-tree最近邻方法(NN)匹配策略实现特征点初步配对,并结合RANSAC算法验证剔除误匹配点。最后,对隶属于提纯后一级特征点的二级特征点进行BRIEF描述,分组对二级特征点进行匹配。仿真实验结果表明,特征点匹配速度大幅提升。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(1)
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。 相似文献
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基于ROC融合准则的SAR边缘检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
根据ROC(receiver operating characteristics)技术能评估分类器在所有可能工作阈值下总体性能的特点,建立包含边缘像素点相关分析与ROC分类决策的ROC融合准则。依据该准则组合多种SAR边缘检测算子,并得到合成孔径雷达(SAR)影像的"理想"边缘检测结果。实验结果表明,本文方法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,并且不需要手工设置阈值,自动化程度高,有很强的工程实用性。 相似文献
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讨论了模糊理论在边缘提取中的应用,并给出了一种改进的基于模糊理论的图像边缘检测算法。实验结果表明,与该算法不需要加额外的滤波器或图像降噪预处理。在抗噪性能方面(80%以内的Gaussian噪声和10%以内的椒盐噪声Salt&Pepper)明显优于其它方法。 相似文献
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基于数学形态学的二值图像的边缘检测 总被引:4,自引:0,他引:4
主要介绍了数学形态学的基本原理,将这些基本运算组合应用到图像对象的边缘检测,并在MATLAB6.5中进行仿真实验,得到了满意的结果。 相似文献
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基于最优离散滤波器的边缘检测算法 总被引:1,自引:1,他引:1
边缘检测已经成为图像理解和计算机视觉中的一个主要领域,其检测的质量直接影响后期理解的效果。寻找一种对噪声不敏感、定位精确、能有效区分真假边缘的方法,一直是研究的重点。从理论上来说.Canny算子是连续域最优的边缘检测算子,但在离散域中却并非最优,对于数字图像可能存在误差。为此,提出一套完整的离散域边缘检测算法。在最优滤波器理论基础上,推导出离散域的最优平滑算子,抑制了图像的分割错误、噪声和伪边缘的影响。实验表明,该算法能有效实现灰度图像的多尺度边缘检测。具有高的信噪比.更清楚和更符合计算机识别要求,是一个理想的边缘检测方法。 相似文献
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通信、计算机、消费电子等产业飞速发展,促进了印制电路板(PCB)的快速发展。同时,低碳、环保的要求使PCB行业面临着巨大的挑战。开发高效、低耗、节能、环保的PCB生产技术必定成为主流工艺技术。为此,我公司研制喷墨设备。文章是以我公司研发喷墨设备影像定位系统中检测定位孔为应用背景,介绍Sobel、Prewitt、Roberts、Laplace与Canny边缘检测算子,并用五种算子对大量PCB定位孔(工艺组设计)边缘检测,结合圆孔定位实际检测与喷印成功率对比优缺点,确定Canny算子是本应用中PCB定位圆孔边缘检测的最优算子。 相似文献
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提出了一种亚像素级的噪声图像边缘检测算法。首先使用基于各向异性扩散的非线性正则化Perona-Malik模型,实现对图像的平滑滤波;然后用改进的Sobel算子对图像进行初步边缘检测,将检测到的包括真正的和少数伪边缘点的坐标生成链表记录下来,原灰度图像保留;最后利用Zernike矩进行亚像素级的边缘精确定位。实验结果表明,此算法解决了传统算法中伪边缘点过多和边缘检测结果较宽的问题,图像的质量接近于定位准确度为亚像素级的小波算法。 相似文献