基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取

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。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。     

基于数学形态学的图像边缘处理

提出了一种基于数学形态学的边缘提取方法。该方法先对图像进行颜色预处理,再利用数学形态学对图象进行形态学梯度变换,最后通过基于统计学的边缘提取方法进行边缘提取。该方法消除了由于照明而引起的目标物体的阴影边缘,并且直接提取出目标物体的边缘轮廓,对背景噪声有很好的抑制作用。与常用的边缘检测算子相比,该方法能更有效、准确、完整地提取出目标物体的边缘,明显优于传统的边缘检测算子。     

基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法

提出了一种基于形态学的OCT图像的边缘检测方法,即对原始图像预处理,增加图像的对比度和边缘特性,使用形态学腐蚀和膨胀两个基本算子进行,选取了合适的结构元素,最后采用canny算法提取边缘。实验结果表明,经过改进的数学形态学方法处理的图像边缘特性的提取效果显著增强,且效率高、处理速度快。与经典的边缘检测算子和传统形态学边缘检测算法相比,该算法优势更加明显,边缘提取质量显著提高,且速度有显著提升。     

改进的数学形态学图像边缘提取算法研究

研究图像边缘优化提取问题。由于图像在进行边缘提取过程中,容易受到外界信息的干扰,特别是当受到噪声等因素影响时,造成图像边缘提取困难。为此提出了一种新的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘的技术。首先将利用形态学对灰度图像进行增强,并以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强,然后将图像切分成小块,针对不同的小块来区分边缘与非边缘;最终经过模板滤波,获得清晰的边缘结果图像。仿真结果表明,改进的算法快速有效,在提取完整的边缘的同时,能够有效的抑制噪声和背景因素对边缘的干扰,并优于其他传统边缘提取方法。     

基于数学形态学的商标图象边缘提取

介绍一种全新的基于数学形态学的商标图象边缘提取方法,根据商标图象边缘与内部区域结构形态的差异,通过与之相匹配的结构元素,运用数学形态学的方法对商标图象边缘进行提取。     

基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析

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。     

基于数学形态学的显微图像边缘检测技术分析

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。     

基于复合型数学形态学的中医图像边缘处理方法的研究

对中医诊断图像进行边缘处理可以提高医学图像的信息利用率.医学图像的边缘处理是进行图像重建和显示的基础,处理后的图像能使得各种病变组织直观、有效地显示和分析,从而提高中医师诊断的准确性.为此,提出了一种改进的基于复合型数学形态学的医学图像边缘处理方法,实验证明该方法能有效地进行医学图像的边缘提取.     

基于形态学重构的多结构元细胞图像边缘检测

细胞图像边缘检测结果为细胞形态学分析提供依据.针对传统边缘检测算法在细胞图像边缘检测中存在的问题.为了改善图像细节丢失的缺点,提出一种基于形态学重构的边缘检测算法.利用形态学重构运算保持边缘的良好特性,采用多结构元方案,设计形态学重构滤波器对细胞图像进行去噪处理,利用形态学梯度检测算子获取重构后的细胞图像边缘,对获得的多路细胞图像边缘进行加权处理,最终检测出细胞图像边缘.仿真结果表明算法检测效果优于传统边缘检测算子检测效果,检测出的细胞图像边缘连续且一致.     

融合数学形态学理论的边缘检测方法研究

给出一种结合小波变换和Canny算子的基于数学形态学的组合边缘检测算法.利用小波变换对原始图像进行去噪和增强,突出对象的轮廓;利用Canny算子完成边缘的初步检测:引入数学形态学中闭合运算对单纯利用微分算子检测边界存在的断裂边缘进行填充和修复.去除图像处理过程产生的噪声,使结果清晰、平滑.该算法利用MatLab软件进行仿真,结果证明该算法可有效抑制噪声,提高边缘检测精度,是一种有效的图像边缘提取算法.     

多结构元素彩色图像形态学边缘检测

基于数学形态学的图像边缘检测算法中,结构元素起着非常关键的作用。设计五种不同的结构元素,在文献[2]的研究基础上,提出一种改进的多结构元素彩色图像边缘检测算法,比原文献算法速度快,运行时间少。实验仿真结果表明,该算法提取的彩色图像边缘清晰,算法自身具有一定的抗噪声能力。     

数学形态学在工程线图计算机处理中的应用

在工程CAD中 ,需要将表示资料数据的线图进行计算机化处理。将基于数学形态学的图像处理方法应用到线图的处理中 ,经过扫描线图得到二值化图像 ,应用形态学方法进行细化、噪声消除、断线修复和曲线连续化等一系列处理 ,作为线跟踪操作及矢量化处理的预处理阶段。     

一种基于数学形态学的遥感图象边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图象中的边缘信息,该文提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法,首先利用开-闭形态滤波器降低输入图象的噪声,然后将二值图象的边缘提取算法推广到灰度图象中加以应用。实验结果证明,此方法优于灰度形态梯度法,同时也优于Canny算子。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

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。     

一种基于形态学的图像检索方法

提出了一种基于形态学的图像检索的新方法。该方法首先将图像量化为不同的颜色层，并利用形态学的腐蚀算法对图像的各个量化颜色层进行单独处理。在腐蚀过程中使用了不同半径的结构元素作为腐蚀集合。经过腐蚀后的图像，统计出在不同腐蚀半径下的像素点个数，并以此作为图像的特征。通过对图像数据库的检索，表明该算法明显优于直方图法和边界直方图法。     

融合小波变换与数学形态学的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。     

基于顺序形态变换的图像边缘检测

该文分析了顺序形态学和普通形态学运算的特点,在此基础上研究了基于顺序形态运算的边缘检测,通过对原始图像采用不同百分位值和结构元素的顺序形态变换,可以选择不同阈值和图像中目标信号分布范围,结合Canny检测算子能有效检测灰度接近背景的目标区域的边界。     

数学形态学在卫星云图的处理中的应用

本文介绍了数学形态学的基本原理和基本运算,并结合实际的卫星云图,介绍了云图处理的步骤和方法,最后给出了在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５环境下的具体处理结果。