形态滤波器技术在图像边缘检测中的应用

在利用图像进行产品质量检测时,由于各种因素的影响导致图像的数字化过程中会出现各类噪声,对于边缘检测与分割技术的研究带来很大的困难。通过对传统的滤波算子进行分析,并将其处理结果与数学形态学中的形态滤波运算进行对比,提出使用形态学噪声滤波器进行边缘处理的方式,设计并提出相关的算法。在对陶瓷基材的检测中运用Visual Basic6.0实现算法并进行相关的测试。     

基于改进的中值滤波和数学形态学的图像边缘检测

针对受到噪声干扰的图像边缘检测的不理想,提出一种基于改进的中值滤波和数学形态学结合的边缘检测方法。该算法首先对噪声图像用改进的中值滤波进行去除噪声处理,然后利用数学形态学进行边缘检测。利用Matlab软件进行仿真,结果证明该算法与一般的算法相比较能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高边缘检测的精确度,具有更好的边缘提取效果、边缘连续性和光滑性。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

一种安全检查的无源毫米波图像特征提取方法

毫米波穿透力强且具有全天时、全天候工作能力,在反恐安检方面具有广阔的应用前景。针对藏匿物品的安全检查获取的毫米波辐射图像,与小波软硬阈值预处理滤除噪声算法相比,提出一种复合结构形态学自适应滤波算法对毫米波辐射图像进行了滤波处理,然后对处理后图像进行边缘检测与特征分析。实验结果表明,复合结构形态学自适应滤波算法能有效地去除毫米波辐射图像中的噪声,提取的图像边缘特征符合藏匿物品的几何特征。     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

多方向灰度形态学边缘检测算法

本文介绍了基于灰度形态学的多方向边缘检测算法.基于边缘的多方向特征,构造了多方向的结构元素,并将边缘检测的过程与形态学开闲滤波相结合,提出了一种新的边缘检测算法.该算法在较好地检测图像边缘的同时很好地抑制了噪声.     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

基于多结构元的形态图像边缘检测算法

基于修正的边缘检测算子和形态滤波思想,提出一种新的多结构元素形态学灰度图像边缘检测算法。在该算法中,自适应确定权重,并将各个结构元素下的检测信息进行加权求和,得到噪声存在条件下较为理想的图像边缘。仿真结果表明所给算法效果优于经典的边缘检测方法。     

基于置换群的遥感图像边缘检测

遥感图像在成像过程中会产生噪声,进行滤波去除噪声、从中恢复出有用图像,成为遥感图像进一步研究和应用的基础。在数学形态学的基础上引入置换群的相关理论,提出了一种结构元素变换算法,由传统形态学中单一固定结构元变换出多个形态结构元,不同形状的图像信息可选择不同形态的结构元来处理,适用于含噪遥感图像边缘检测,结果表明,算法与传统算法相比能取得较好的图像边缘处理效果。     

形态学高帽变换与低帽变换功能扩展及应用

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域。对形态学高帽变换与低帽变换功能进行扩展,提出了假高帽变换的概念和低帽变换的新方法。用形态学滤波对原始图像进行平滑处理,由形态学膨胀运算调整结构元素尺度,依据检测图像边缘熵确定权值进行融合。改进了传统形态学边缘检测算法,改善了亮背景上暗物体的边缘提取,对数字图像进行处理,满足了实际需求。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,且边缘清晰准确,效果优于经典的边缘检测算法。     

基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测

在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

一种自适应各项异性高斯滤波方法

为了提高图像的信噪比且尽可能保留图像边缘信息,论文提出了一种自适应各项异性高斯滤波方法,该方法根据各象素位置的灰度梯度值决定在这一点是采用各项同性还是各项异性高斯滤波,如果采用各项异性滤波,则由该处的灰度梯度方向角自适应决定各项异性滤波器的长轴方向。仿真实验表明,论文提出的自适应各项异性滤波器在边缘保持方面优于各项同性高斯滤波器。     

图像去噪算法的研究

主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究,分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果;维纳滤波对高斯噪声有明显的作用,相比中值滤波和均值滤波,维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果,与此同时,维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...     

数学形态学的边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图像的边缘。     

改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。     

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法,在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将含噪图像的边缘信息检测出来,然后将边缘信息保存下来,再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪,然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪,再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证,此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。