纸病图像的数学形态学分割方法

提出了采用数学形态学操作从纸病图像中分割强噪声背景和纸病的方法。图像噪声和纸病的两个明显的区别是它们的密度和尺寸大小，利用噪声和纸病这些明显区别的特性，采用形态学的腐蚀、膨胀、开运算及闭运算等操作分两次去除图像噪声、检测图像边缘，结合阈值增强方法和传统边缘检测得到纸病检测和分割结果。     

基于小尺度的数学形态学遥感图像边缘检测方法

根据遥感灰度图像的特点,提出了一种基于小尺度的数学形态学的图像边缘检测方法,利用数学形态学在描述灰度图像方面的特点,通过对不同尺度下边缘特征提取的分析,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他边缘检测法进行了比较,最后给出了遥感图像边缘提取的实验结果。     

一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法。该方法首先在YCbCr颜色空间使用高斯模型构建目标颜色模型,根据该颜色模型在图像中进行目标检测,获取目标中心,然后利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中可能出现的位置,以该位置为中心建立搜索区域,在搜索区域内进行目标检测,计算目标中心位置,同时以该位置作为观测值,进行下一帧预测。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

一种改进型柔性形态学边缘检测算法

该文作了基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究。利用形态学基本算法的图像处理特点,对常用的边缘检测算法以及传统的形态学边缘检测算法加以分析和比较,指出各自的特点以及不足。再结合几何算法,运用到二值灰度图像边缘检测中,基于边缘检测的经典算法与柔性滤波特性,提出了柔性形态学边缘检测算法及优化算法,完成图像的边缘检测及去噪处理。     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

一种遥感图像中机场跑道的提取方法

针对遥感图像的特点,提出了一种遥感图像中机场跑道的提取方法.该方法利用数学形态学对遥感图像进行增强,然后采用最大类间方差选取阈值进行阈值分割,再提取机场连通域,最后经细化后对图像进行两次Hough变换提取跑道.首先对图像进行粗提取得到跑道区域,再对跑道区域进行细提取得出机场跑道.实验结果表明,该方法能够准确提取遥感图像中的机场跑道.     

一种复杂场景下位置改变运动目标的检测方法

针对三帧差分法不能够实现将复杂场景中的位置不变运动目标与位置变化的运动目标分开,本文提出了一种三帧差分法的改进方案,该方案首先利用三帧差分法检测出场景中所有运动的物体,然后利用背景辅助识别的方法将位置不变自身变化的运动物体识别出来。实验证明该方法可以有效地减少三帧差分法存在的误判现象。     

一种复杂场景下位置改变运动目标的检测方法

针对三帧差分法不能够实现将复杂场景中的位置不变运动目标与位置变化的运动目标分开,本文提出了一种三帧差分法的改进方案,该方案首先利用三帧差分法检测出场景中所有运动的物体,然后利用背景辅助识别的方法将位置不变自身变化的运动物体识别出来。实验证明该方法可以有效地减少三帧差分法存在的误判现象。     

基于模式匹配的银行卡卡号定位与识别算法

针对银行卡数字卡号定位与识别的问题,本文提出一种基于模式匹配的银行卡数字卡号定位与识别算法。通过对银行卡数字图像进行图像灰度化、图像二值化、形态学操作、边缘检测、提取轮廓及区域定位等操作,对银行卡数字进行精准定位,对定位后的银行卡数字区域进行图像分割,将银行卡中分离的每一个数字图像分别与模板图像通过相关系数匹配法进行匹配,最终得到经过识别后对应的银行卡数字。在测试数据集上喷涂型银行卡数字识别正确率为94.4%,激凸印刷型银行卡数字识别正确率为89.5%,在总体样本中银行卡数字识别正确率为91.9%。经过测试可得出该算法能够有效地识别银行卡卡号,具有一定的市场价值。     

支持向量机的红外目标自动检测与识别

针对红外图像提出一种基于支持向量机的目标检测和识别算法，首先运用数学形态学方法对背景进行滤波，突出候选目标；选取适当的阈值和边缘检测算子对候选目标进行图像二值分割和边缘提取；最后以候选目标的边界不变矩作为特征，用支持向量机方法进行目标的识别，确定目标的位置．实验表明，该方法能够有效地实现对红外目标的检测和识别，并具有较高的抗噪声和抗复杂背景的能力。     

基于改进的形态学算子的灰度图像边缘检测

提出一种改进的形态学图像边缘检测算法.针对单结构元素在检测时出现检测结果边缘线条粗、不连续性的问题,该算法提出了利用6种具有代表性的结构元素进行膨胀组合,形成多尺度结构元素,从而弥补了传统边缘检测算法提取灰度图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺点.     

基于目标形态特征的工件自动分割方法

为了使交互式工件分割算法满足实时性的要求,提出了一种将工件形态特征与图像分割算法相结合的工件自动分割方法.利用MeanShift算法分割图像提取目标区域;利用形态学开运算消除目标区域的噪声,进而分离相连的目标区域;对目标区域进行边缘检测,计算完整的工件轮廓信息,然后根据外轮廓的面积确定工件区域;利用工件区域的最小外接矩形在图像中标出前景和背景区域,再利用GrabCut算法分别对前景和背景建立高斯混合模型,然后通过mincut/maxflow算法分割前景与背景区域,最终实现工件目标的提取.实验结果表明,对于制造商提供的样本,该方法分割工件的召回率和准确率分别为94.97%和88.48%,具有较强的实用性和良好的实时性.     

玻璃缺陷图像分割方法研究与实现

根据玻璃缺陷的特点,提出一种采用迭代最优阈值与数学形态学相结合的方法对玻璃缺陷图像进行分割.实验结果表明,该方法实现了图像目标与背景的分割,有效提取了图像的边缘.     

基于特征图像方法的运动物体检测

在传统特征图像方法基础上,提出一种基于分块边缘特征图像的运动物体检测算法.该算法对背景图和叠加图进行分块处理,分别提取出背景图与叠加图的最大特征向量,求得背景图与叠加图的各块投影系数,进行运动物体的匹配检测.在实际处理时,采用了canny算子获取边缘图的方法来进行检测,以消除光照等外界干扰对检测的影响.     

图像分割方法研究综述

图像分割是图像处理和计算机视觉中一个关键步骤,也是图像理解的基础。近年来由于其在图像处理领域的应用价值,开始作为一个重要的课题受到研究者的重视。该文从传统和新型角度出发,整理和分析了大量的研究文献,系统的介绍了图像分割的各种理论基础及其应用。     

基于模糊理论的图像分割方法

利用边缘提取方法将边缘和噪声象素点从一维直方图中剔除,再对剩余象素点聚类,求出最优分割阈值,然后再求出各象素点隶属于目标和背景的模糊隶属度。根据背景和目标灰度的分布特征,分别选择适当的置信区间,对不在置信区间的象素点再利用其邻域象素点隶属度进行分类最终得到分割结果。实验结果表明效果良好。     

基于图像识别技术的烟包封条缺陷检测

为了提高香烟在线生产的效率, 提出了一种烟包封条缺陷检测方法, 开发了基于图像识别技术的烟包封条缺陷检测系统.所开发系统首先对采集到的烟包图像进行中值滤波和边缘检测;然后对边缘图像进行Radon变换;进而通过检测烟包小标上特征直线的角度和位置来判断烟包小标的粘贴是否合格;最后用PLC控制将判别不合格的烟包剔除出香烟生产线.中烟公司某烟厂长周期的应用结果表明:该检测方法具有判别速度快、易于实现等优点, 所开发的系统可行、有效.     

从自然背景中识别桥梁的一种策略

本文从研究桥梁目标识别着手,提出了一种图象的写生式分割策略,它的基本思想源于画家写生过程的思维方式,即一种由粗到精、抓住本质、逐步展开的处理思想。写生式分割方式具有两个明显优点:一是由于抓住了问题的核心、抛弃了许多无用处理过程,使得算法处理速度快、步骤简洁;二是由于加入了由领域知识导引的细分割/验证过程,因而具有可靠性高、目标识别虚警少的特点。本文把写生式分割思想用于复杂自然背景中的桥梁目标识别,取得了良好效果,显示了写生式分割策略带来的速度快、可靠性高的特点。     

一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法

应用一种基于多分辨率边缘检测、区域选择和取灰度阈值相结合的方法实现了MR I(磁共振成像)脑图像的分割,得到了脑白质(WM)、脑灰质(GM)和脑脊液(CSF)的组织结构.并且针对该方法对模糊、不均匀的MR I脑图像分割时可能出现的问题进行了分析,提出采用动态阈值法对其进行改进,实验结果表明改进方法对模糊和不均匀图像,能得到较好的分割结果.     

基于面形态学的靶场红外小目标检测方法

针对靶场红外测量图像处理中的弱小目标检测问题,提出一种基于面形态学的目标检测算法：利用面形态学层析原理,首先采用多阈值对图像二值化;其次在每一幅二值化图像内对连通域滤波,按最小面积准则去除连通域;最后通过累加重构二值化图像,计算目标质心,获得检测结果。试验结果表明,该方法在单帧情况下,可检测低信噪比的较大动态范围红外目标。