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黄鲲鹏 《数字社区&智能家居》2009,(29)
该文提出了一种基于数学形态学的图像预处理方法。首先对原始图像进行了改进的形态滤波处理,依次用一个略大于目标尺寸的结构元素和一个小于目标尺寸的结构元素对原始图像进行开运算;求两次滤波所得图像之差作为图像增强后的结果。实验结果表明,此方法最大限度地消除了各种噪声和畸变对图像中目标区域的影响,更加完整的保留了目标边缘的细节信息。 相似文献
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基于数学形态学的SAR图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像分割是遥感图像处理中很重要的一步。因SAP图像通常带有较强的嗓声,用传统的边缘检测方法效果不理想。作者利用数学形态学开闭运算和混合滤波,可据目标的形状选用算法中的探针,取得了较好的滤波去噪和目标分割的效果。 相似文献
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文章介绍了医学图像处理中的医学图像分割的有关概念和数学形态学进行图像分析的基本步骤,重点论述了几种医学图像分割方法和基于数学形态学的分水岭分割算法,并给出了该算法的优点。 相似文献
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从弱目标图像(空间遥感图像)的复杂背景中提取弱小目标一直是一个重要而复杂的课题。遥感图像具有灰度变化丰富,所含信息量较大,背景噪声复杂的特点。针对以上问题,章讨论了在低对比度、强干扰的情况下,对弱目标的提取方法。采用基于数学形态学理论的方法来对遥感图像中的弱目标进行检测处理,提出了一种从遥感图像中提取具有一定外形的弱小目标,并可以在实际系统上实现的算法。给出在具典型意义的SAR图像上的实验分析和实验模拟处理结果,验证了这种算法在强噪声和复杂背景下的有效性。也证明了该算法具有理论完备、算法简单、抗噪能力强和运算速度较快的优点。 相似文献
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基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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骨架是一种重要的图象目标几何特征,对不同形状的图象目标,如何快速地获得其非畸变骨架,是进行图象目标的形状分析、特征提取、模式识别等应用的前提。基于数字形态学的形态细化是获取图象目标骨架的有效细化方法之一。它采用具有一定形状的预定义结构元素,对图象进行形态薄化运算,仅需进行移位和逻辑运算就能完成。但是形态细化一般使用序贯细化算法,在每次细化迭代过程中,只能采用单一的结构元素对目标进行薄化,因此存在关 相似文献
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针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。 相似文献
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针对OPTA细化算法存在的不足,即细化不全,速度较慢的缺点进行分析和研究,提出了一种新的细化算法,该算法速度快,细化全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,且光滑无毛刺。 相似文献
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提出了基于数学形态学的聚类集成算法CEOMM.它利用不同的结构元素的探针作用,对不同的结构元素探测出来的簇核心图进行集成,在集成所得到的簇核心基础上聚类.实验结果表明,算法CEOMM对有复杂类形状的数据集进行聚类时,效果比传统聚类算法更好,且能确定聚类数.而且由于采用了不同的结构元素进行探测,对于由不同形状的类构成的数据集其聚类效果很理想. 相似文献
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一种适于串行机实现的图像并行细化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决现有的图像并行细化算法在串行机上的高效实现问题 ,首先提出了一种 4× 4邻域二值图像的双字节图像编码方案 ,由于在该方案中将每个 4× 4邻域的像素用一个双字节的整数来表示 ,从而将基于整个邻域 16个像素的细化处理转化为一个双字节整数的读、写和比较运算的问题 ;然后在此基础上提出了一种可在串行机上实现的并行细化算法。实验证明 ,该算法适用于当前通用的各种基于模板匹配的并行细化算法 ,其不仅可以取得完全相同的细化结果 ,而且可以大幅度提高图像细化过程在串行机上的执行速度 ;最后简要讨论了该算法利用 PC机中的 MMX技术来进一步提高并行粒度和运算效率方面所具有的潜力 相似文献
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地域是人类棋手必不可少的抽象概念,计算机围棋可以建立此概念以提高搜索效率。本研究在数学形态学的形式化基础上探讨了划分我领土、我领空、我领海、敌领土、敌领海、敌领空、公海、公空及未定区等9种地域的过程,并结合实战对局评价了此算法的性能,指出了此算法的应用价值。 相似文献