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1.
基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析 总被引:4,自引:0,他引:4
根据微生物显微图像中微生物形态各异、容易重叠、边缘灰度接近等特性,利用数学形态学方法的思想,用灰度形态学作初步边缘处理,用二值形态学的方法进行边缘修复。并对原始图像用其它微分算子进行边缘检测,实验结果表明基于数学形态学的边缘提取算法对于微生物显微图像边缘检测有很好的效果,能够满足后期识别处理的需求。 相似文献
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针对常规线性边缘检测器处理遥感图象时细节丢失严重的缺点,介绍了数学形态学基本理论,讨论了数学形态学在边缘检测中的应用.形态学的灰度梯度运算是在经典形态变换基础上提出的一类非线性算子.对于结构元素的选取作了一定的说明.另外,还与传统线性算子的处理结果进行了比较.通过计算机对遥感图像的模拟实验表明:基于形态灰度梯度运算的遥感图像边缘检测方法,不但几何意义明确,易于构造,而且性能也优于传统检测算子,证实了该方法的可行性. 相似文献
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基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据微生物显微图像中微生物形态各异、容易重叠、边缘灰度接近等特性,利用数学形态学方法的思想,用灰度形态学作初步边缘处理,用二值形态学的方法进行边缘修复。并对原始图像用其它微分算子进行边缘检测,实验结果表明基于数学形态学的边缘提取算法对于微生物显微图像边缘检测有很好的效果,能够满足后期识别处理的需求。 相似文献
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为了进一步用流域分割和图像信息融合的方法对于细胞形态的分析与识别打下基础,提出了利用形态学原理进行胃癌病理细胞图像灰度化边缘检测,并获得了实验性结果。通过与传统边缘检测方法进行结果对比,证明了形态学方法在医学病理细胞图像边缘检测研究的优势,同时结合图像纹理特点,对影响图像边缘检测的各种结构元素和灰度阈值进行了讨论。 相似文献
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赵玉航 《电脑编程技巧与维护》2016,(3):81-83
基于数学形态学理论,提出在形态学灰度图像梯度的基础上,结合改进的Top-Hat算子变换进行图像边缘检测方法.对改进的形态学Top-Hat算子原理进行说明,通过实验和传统的形态学Top-Hat算子图像边缘检测方法进行了比较.实验结果表明,改进的方法不仅增强了图像阴影细节,而且有效避免了图像原有细节的丢失. 相似文献
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LOG算子边缘检测方法的改进方案 总被引:7,自引:0,他引:7
本文对LOG算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。针对LOG算子的缺陷,提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声;提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法,抑制了图像中的大部分其它噪声,并保持了边缘定位精度;还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。实践证明该方法具备有效性和实用性。 相似文献
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基于动态结构元的药柱表面图像边缘检测 总被引:1,自引:1,他引:1
以某产品药柱表面图像边缘检测为例,提出了一种基于动态形态学结构元和SUSAN算子相结合的图像边缘检测算法.该算法采用动态形态学结构元得到梯度图像,根据梯度图像利用SUSAN算子进行边缘检测.采用动态形态学结构元得到的梯度图像服从统一分布,有利于边缘提取,克服了采用固定形态学结构元不能适应不同的梯度图像的不足.通过与so.bel和固定形态学结构元的边缘检测算子进行对比实验,实验结果表明,该方法具有较好的边缘提取能力,抗噪性能好,对药柱表面图像处理具有很好的实际应用价值. 相似文献