柔性数学形态学在红外图像边缘检测中的MATLAB实现

在介绍适用于灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,结合红外舰船图像实例,用MATLAB实现了灰度图像的形态学边缘检测。文章给出了MATLAB实现的主程序,列出了一些柔性形态学处理和传统边缘检测处理的结果。通过仿真过程和讨论可以看出在图像处理过程中,MATLAB具有直观、简洁的优越性,可以在这个领域得到广泛的应用。     

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。     

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，并讨论结构元素的选取方法。     

基于数学形态学的二值图像的边缘检测

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。     

基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测

边缘检测是图像分割的重要环节,边缘提取的好坏直接影响了整个图像处理的效果。数学形态学用具有一定形态结构的“结构元素”去度量图像的形态,以解决图像处理和分析问题。文章通过对多种边缘检测方法的分析比较,结合高速公路路口汽车图像噪声大的特点,提出了基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测。该方法不但能有效地改善有噪图像边缘检测的效果,鲁棒性好,而且并行快速,便于硬件实现。     

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。     

基于形态学的人脸图像边缘检测新算法

提出一种利用数学形态学开闭运算--首先滤掉噪声,再使用数学形态学梯度提取边缘的人脸图像边缘检测新算法.仿真结果表明,该方法与传统的边缘检测方法相比,能在滤除噪声的同时很好地检测到人脸图像的有用边缘.     

结合数学形态学和图像融合的边缘检测算法

工业CT图像边缘检测是工业CT图像处理中一项十分重要的工作和预处理步骤,图像的最终处理结果取决于边缘检测的优劣程度。本文首先介绍了几种经典的图像边缘检测方法,并用这几种算法对工业CT图像进行了计算机仿真。通过对仿真结果的对比和分析,作者提出了基于数学形态学和图像融合相结合的图像边缘检测算法MDY并在ImageJ软件上编程实现。实验结果表明该算法能够有效地抑制噪声,完整的检测边缘,且优于其他传统边缘检测算法。     

抗噪形态学图像边缘检测算法的研究

在图像的边缘检测中,影响边缘检测效果的因素有很多,其中噪声是主要因素。目前,已有的边缘检测算法在实际的检测中存在各种问题,如抗噪性差、算法复杂、运算量大、出现伪边缘等等。为了解决上述问题,提高检测的效率且较好地保留图像的边缘信息,文中提出了一种结合数学形态学的抗噪边缘检测新算法,采用两个互不相同的结构元素对图像边缘进行检测。通过实验可以验证,新算法具有抗噪能力较强、边缘定位准确且很好地保留图像边缘细节等特点。     

基于小波变换与数学形态学相结合的玻璃瓶图像边缘检测

将小波变换与基于多结构元素的数学形态学相结合的方法应用到玻璃瓶图像边缘检测中。首先利用小波变换的原理对图像做增强处理,然后利用基于多结构元素的数学形态学方法对处理后的图像进行边缘检测,最后通过实验验证方法的有效性。     

二值图像角点检测的形态骨架法

本文提出一种新的基于形态骨架的角点检测方法,该方法把原始图像看成一个多边形,通过检测骨架中最大圆盘半径为零的点来获得角点,并由它的补图来获得凹点的角点,通过由原图及补图获得的角点进行异或操作,则得到全部角点并去掉离散化后产生的网格角点.实验证明此方法是可行,高效的,易于硬件实现.     

基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割

该文以卡通模型为SAR图像分割的理论依据,提出了一种基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割算法,算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充,并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理,最终得到同质性和连通性都较好的SAR图像分割结果;文中给出了SAR图像分割处理的性能评估指标,并用实测的SAR图像数据验证了上述算法,最后给出了与其它分割方法比较的结果.     

图像边缘提取的定位误差产生机理分析

本文分析了使用Dmarr的LOG方法检测图像边缘时,零交叉点定位误差的产生机理,指明边缘中心邻域关于边缘中心不对称是造成零交叉点定位误差的主要原因,各类边缘的零交叉点是否定位准确与噪声存在与否并无直接的联系,关键在于噪声是否破坏了边缘相对其中心的奇函数特性。     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于形态滤波与梯度检测的红外弱点目标检测技术研究

为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,本文提出一种将形态滤波与梯度检测相结合的红外图像滤波与目标检测方法,首先采用多形态算子对输入的图像进行并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息,对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,然后依据目标的像素灰度在水平和垂直方向上的梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析,采用多向梯度算法对目标进行检测.实验表明算法有高检测概率,同时又把虚警个数降的很低,适用于舰载红外警戒系统.     

基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

基于Bubble小波的多尺度边缘提取

侧抑制是生物视觉信息处理中广泛存在的一种机制，Ｂｕｂｂｌｅ函数很好刻画了侧抑制现象。本文利用Ｂｕｂｂｌｅ函数构成小波，高斯函数作为平滑函数，用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解，分解的局部极大值就是多尺度边缘，理论和实验都表明，这种算法对于不同的尺度，有洋同的抑制噪声的能力和提取边缘细节的能力。当Ｂｕｂｂｌｅ函数的尺度较大时，抑制噪声的能力增强，提取边缘细节的能力变差；当Ｂｕｂｂｌｅ函数的尺度较小时     

用于视讯解交错的先进影像处理器

本文提出一种用于视讯解交错的先进影像处理器。因为影片模式来源和一般的电视交错影像必须分开处理，因此，采用了一种新颖的使用四个场缓冲器及层次架构的影片来源侦测方法，分离影片及交错的电视影像，以提高侦测正确率。针对电视影像的解交错，提出了一种新颖的、低成本的解交错方法，使用窗口扩展法侦测低角度边缘以去除锯齿，适应三维移动。仿真结果证实，采用该方法可获得极佳的影像画质。     

复杂背景下人脸检测的数学形态学运算方法

皮肤的颜色特性被广泛地应用于人脸检测和跟踪中,本文采用HSV空间与归一化RGB空间相结合的肤色模型,提取原始图像中的类肤色区域作为候选人脸目标;采用数学形态学算子,分别用来完成去除噪声和干扰,分离侯选目标,提取眼睛嘴巴孔洞,以及标示人脸轮廓等处理过程。大量实验表明,该方法能有效地剔除臂和手等非人脸肤色目标;能克服人脸遮挡,姿势和方向变化,大小差异,光照变化等造成的困难;该方法的计算开销较小,易于实现,适合快速人脸检测。