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。     

遗传算法优化的形态学边缘检测算子

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声.本文在传统形态学算子基础上提出了一种遗传算法优化的形态学Top-Hat算子.实验结果表明,与传统的边缘检测算法相比,该算法不仅具有较强的边缘提取能力.而且通过合理选择结构元素能明显降低噪声对检测结果的影响.准确检测出图像边缘.     

遗传算法优化的形态学边缘检测算子

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。在传统形态学算子基础上提出一种遗传算法优化的形态学Top—Hat算子。实验表明。与传统的边缘检测算法相比,该算法不仅具有较强的边缘提取能力,而且通过合理选择结构元素能明显降低噪声对检测结果的影响,准确检测出图像边缘。     

基于Sobel和LoG相结合的边缘检测与细化方法

鉴于Sobel算子检测边缘较粗、定位不准确,以及LoG算子具有各向同性的特点且对边缘方向性信息检测不敏感,提出了Sobel算子与LoG算子相结合的边缘检测与细化方法。首先用水平、垂直、两个斜对角4个方向模板改进原Sobel算子两个方向模板,并用改进的Sobel算子对原图像进行边缘检测,得到粗边缘图像;然后使用LoG算子检测粗边缘图像的边缘;最后将两次边缘检测结果相减,达到边缘细化的目的。实验结果表明,该方法有效地解决了原Sobel算子检测边缘较粗的问题,得到的边缘较细;克服了LoG算子对方向性边缘信息不敏感的缺陷;且运算速度与传统LoG方法基本相当。     

基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法

提出了一种基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法。该方法利用数学形态学开运算估计背景,将原始图像与背景进行几何运算,在处理后的图像上运用Canny算子提取边缘。实验结果表明,该方法明显优于传统的经过中值滤波后再进行Canny算子的边缘检测效果,为后续的特征提取、目标识别提供了良好的基础。     

基于边缘检测的数学形态学方法研究

阐述了用于图像边缘检测的数学形态学方法，在图像边缘检测的预处理。边缘提取、以及边缘连接等方面均可采用数学形态学来实现，并用实验证明数学形态学用于边缘检测有其独有的优点。     

用形态学边缘检测算子实现图像的浮雕显示

提出了一种以数学形态学为基础进行图像浮雕显示的新方法，该方法利用数学形态学的非线性处理能力和擅长处理图像几何结构的优势，在其基本的形态学腐蚀差和膨胀差边缘检测算子中使用特殊结构的结构元获得图像的浮雕显示效果。该方法原理简单，易于实现。其浮雕显示实验表明，与使用广义模糊算子实现的图像浮雕显示方法相比，本文所提方法能获得更为满意的浮雕显示效果，且计算的时间耗费大大降低。     

一种改进的LoG图像边缘检测方法

对LoG算子边缘检测算法的性能进行分析,指出LoG算子在实际应用中的不足。针对LoG算子的缺点。通过实验数据得出图像灰度共生矩阵的熵与高斯空间系数的关系。实现使用LoG算子对图像进行检测边缘时能根据具体的图像的熵值自动获取适合该图像的高斯空间系数的值。因此。提出的改进算法既能有效的抑制噪声又能较精确的定位边缘。     

基于边缘检测的数学形态学方法研究

阐述了用于图像边缘检测的数学形态学方法,在图像边缘检测的预处理、边缘提取、以及边缘连接等方面均可采用数学形态学来实现,并用实验证明数学形态学用于边缘检测有其独有的优点.     

一种基于边缘轮廓线的LoG角点检测

角点是数字图像中目标的重要局部特征,提供了目标的低层次视觉特性。将Laplace of Gaussian变换引入到平面曲线,提出了一种基于边缘轮廓的LoG角点检测算子。深入分析LoG变换的几何特征,建立了边缘轮廓曲率和LoG范数间的等价度量关系。角点响应函数被定义为边缘点的LoG变换范数,边缘轮廓上LoG范数的局部极值点被认为是角点。并针对?祝-角点模型和圆周曲线模型,验证了这种定义的合理性。实验结果表明,相比经典角点检测算子,该文算法具有高效、稳定的优点。     

基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声,根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想,对一般数学形态学边缘检测进行两点改进：一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波,二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明,该方法可以保留更多的边缘信息,一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中,得到一种新的气密性测试方法。     

经验模态分解和形态学在图像边缘检测中的应用

针对传统边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、抗干扰性较差等问题,提出了一种基于二维经验模态分解和数学形态学结合的图像边缘检测算法。从二维经验模态分解理论出发,把图像分解为多尺度下的细节和轮廓,对图像分解的弱边缘信息适当加强;从灰度形态学的角度出发,对加强边缘信息的图像,进行腐蚀或膨胀以及边缘提取,得到其边缘。实验结果表明,该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果良好。     

基于遥感分类与数学形态学的道路信息提取

利用遥感图像获得完整道路信息网一直是信息提取的热点和难点,研究了结合遥感分类和数学形态学提取道路,以期获得满意的结果。遥感分类能有效区分人工地物与自然地物,因此能避免自然地物对提取的影响;数学形态学中的腐蚀和膨胀算子对地物边缘很敏感,一直是边缘信息提取的主要方法。实验表明该思路能快速有效提取道路信息。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于数学形态学细化算法的图像边缘细化

为了解决Sobel算子在阈值选择不当的情况下易造成图像边缘丢失或产生伪边缘的问题,通过最大类间方差的方式选出合适的阈值;同时利用数学形态学细化算法对该边缘图像进行细化处理。实验结果显示,该方法在保持原有边缘图像特征信息的前提下,比传统Sobel算子得到了更好的结果。     

基于轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测

提出一种改进的基本轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测的方法。用基于轮廓结构元素的形态学提取多尺度下的图像边缘,然后加权融合,采用非极大值抑制算法细化边缘。该方法在有效抑制噪声的同时保护了图像的细节。实验结果证明该方法在提取受噪声污染的图像的边缘时非常有效。     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

基于最大熵和形态学的边缘检测

利用最大熵图像分割理论和形态学方法相结合,提出了一种新的灰度图像的边缘提取方法。以一维最大熵和二维最大熵为例,分别与形态学方法结合进行了实验对比。试验表明,该方法与传统边缘检测方法相比,能够在无需参数输入的前提下自动提取出图像边缘,且检测到的边缘都是单像素线条;可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,快速准确地提取出单像素封闭边缘。