基于局部多结构元素的遥感图像消噪算法

提出了一种基于局部多结构元素形态学的遥感图像消噪算法.首先确定灰度突变像素点,利用定义的八种多结构元素对灰度突变像素点进行形态学的腐蚀操作,以实现对像素点的分类.若判断为噪声点则滤除该点,同时在该点处进行中值滤波以填补像素值;若判断为非噪声点,则保留该点像素值.仿真结果表明,该算法能够很好地滤除遥感图像中的孤立噪声点,保留遥感图像的细节,同时对参数的调整不敏感,能够应用于很多遥感图像的消噪中.     

一种基于数学形态学的电视图像分割方法

针对电视图像信噪比低,噪声干扰大的特点,提出了一种基于数学形态学的电视图像分割方法。首先利用基于梯度调整的平均灰度法得到图像的阀值,其次利用该灰度阀值二值化图像,最后对该图像利用数学形态学消除噪声。实验结果表明该方法具有较好的滤波效果,计算时间短,可用于实时图像处理中。     

基于Retinex理论和灰度形态学的红外弱小目标增强方法研究

针对红外弱小目标检测的难点,提出了一种将形态学滤波和Retinex相结合的检测方法.首先采用灰度形态学滤波来对红外图像进行预处理,然后运用Retinex理论对背景进行有效抑制,使图像的对比度和信噪比得到有效增强.该算法用弱小目标的红外图像进行了仿真验证.试验结果表明:该算法可有效的检测出弱小目标,具有检测速度快,抗干扰能力强,易于工程实现的优点.     

基于细节保留的椒盐噪声自适应滤波算法

针对灰度图像中椒盐噪声的特点,提出了一种更加精确的噪声检测方法:该方法利用滤波窗口内像素点灰度值的不同,将受椒盐噪声污染的图像中像素点划分为噪声点,疑似噪声点和信号点.通过设定阈值,并参考相邻像素点的相关性来进一步区分疑似噪声点,最终建立噪声标记矩阵.对于被标记的噪声点,采用自适应滤波算法,保留更多的图像细节.仿真结果表明,该算法在除去噪声点的同时,对于边缘细节也有非常好的保护作用.     

声呐图像中的混合噪声抑制方法

针对含有混合噪声的声呐图像,提出了中值滤波与形态学滤波的组合算法,并对常用的图像滤波算法以及算法组合进行了定量分析比较,仿真结果表明,中值滤波和形态学滤波的组合算法对于声呐图像中混合噪声的滤除是较为理想的.     

一种红外小目标的图像检测方法

针对复杂背景条件下的红外图像目标检测问题,将空域滤波和时域滤波相结合,提出了基于数学形态学的目标检测算法.该算法先对原始图像序列作能量膨胀累积以增强目标信息和提高信噪比,然后采用基于数学形态学的Top-Hat变换空域滤波处理技术消除在目标尺度范围外的背景、干扰和噪声,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时、有效,且易于实现的目标探测方法.     

红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

改进的分水岭算法在牛乳体细胞上的分割及应用

牛乳体细胞经常会出现重叠和粘连问题,文章针对此问题提出了一种有效可行的分割方法予以解决。在对原图像二值化的基础上,首先对灰度梯度图像进行形态学平滑滤波处理,然后提取图像的前景标记以及背景标记并对梯度图像进行修正,最后用分水岭进行分割。仿真结果表明,该算法不仅有效地抑制图像的过分割问题,而且能准确、快速地分割牛乳体细胞,同时为后续步骤牛乳体细胞计数以及诊断提供可靠依据。     

基于数学形态学的红外图像小目标检测

针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

柔性数学形态学在红外图像边缘检测中的MATLAB实现

在介绍适用于灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,结合红外舰船图像实例,用MATLAB实现了灰度图像的形态学边缘检测。文章给出了MATLAB实现的主程序,列出了一些柔性形态学处理和传统边缘检测处理的结果。通过仿真过程和讨论可以看出在图像处理过程中,MATLAB具有直观、简洁的优越性,可以在这个领域得到广泛的应用。     

基于OpenCV的图像处理

OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理.同时利用面向对象的VC++6.0编程工具,用C++语言进行程序编写,大大提高了计算机的运行速度.本文首先阐述了OpenCV的特点以及结构,然后以平滑处理、图像形态学为例介绍了OpenCV在数字图像处理中的典型应用....     

成像制导中的红外图像分割算法

采用凝视焦平面阵列(FPA)的红外成像制导技术以其优越的性能在空空导弹中得到了广泛的应用.由于空中飞机目标表面各部位的温度不同,使得红外成像探测装置获得的目标图像的不同部位存在着较大的灰度差异,这给正确分割出目标带来了很大的困难.针对飞机目标红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的,文中提出了一种有利于目标特征点识别的图像分割算法,它首先对目标红外图像进行阈值分割,然后选取合适的结构元素并利用数学形态学的并行性特点对目标内部的空洞区域进行填充,最后得到比较精确的分割图像,这种分割结果对基于灰度连续性的目标特征点识别算法非常有利.     

A High Speed VLSI Architecture for Handwriting Recognition

This article presents PAPRICA-3, a VLSI-oriented architecture for real-time processing of images and its implementation on HACRE, a high-speed, cascadable, 32-processors VLSI slice. The architecture is based on an array of programmable processing elements with the instruction set tailored to image processing, mathematical morphology, and neural networks emulation. Dedicated hardware features allow simultaneous image acquisition, processing, neural network emulation, and a straightforward interface with a hosting PC.HACRE has been fabricated and successfully tested at a clock frequency of 50 MHz. A board hosting up to four chips and providing a 33 MHz PCI interface has been manufactured and used to build BEATR IX, a system for the recognition of handwritten check amounts, by integrating image processing and neural network algorithms (on the board) with context analysis techniques (on the hosting PC).     

A Programmable SIMD Vision Chip for Real-Time Vision Applications

A programmable vision chip for real-time vision applications is presented. The chip architecture is a combination of a SIMD processing element array and row-parallel processors, which can perform pixel-parallel and row-parallel operations at high speed. It implements the mathematical morphology method to carry out low-level and mid-level image processing and sends out image features for high-level image processing without I/O bottleneck. The chip can perform many algorithms through software control. The simulated maximum frequency of the vision chip is 300 MHz with 16 times 16 pixels resolution. It achieves the rate of 1000 frames per second in real-time vision. A prototype chip with a 16 times 16 PE array is fabricated by the 0.18 standard CMOS process. It has a pixel size of 30 mum times 40 mum and 8.72 mum W power consumption with a 1.8 V power supply. Experiments including the mathematical morphology method and target tracking application demonstrated that the chip is fully functional and can be applied in real-time vision applications.     

一种基于综合集成和数学形态学的图像分割方法

图像分割是图像处理的重要步骤,是计算机视觉的基础,是模式识别与图像理解的重要组成部分。由于光照不均匀而形成的灰度图像,采取单一的分割方法不能获得良好的分割结果,为此,采用综合集成的方法对此类图像进行分割,并用数学形态学的运算对分割结果进行处理,改善了分割效果。试验结果表明,基于综合集成和数学形态学的分割方法能有效地分割这一类图像,获得良好的分割结果。     

基于数学形态学的空空导弹导引头红外图像处理

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一。将数学形态学图像处理算法应用于导引头红外图像分割 ,提出一种新的分割方法。首先 ,利用形态学方法估计出导引头红外图像中的背景图像 ;其次 ,利用原始图像减去背景图像得到差图像 ,以消除不均匀背景对图像分割的影响 ;再次 ,利用阈值算法将差图像转换成二值图像 ;最后 ,应用形态学方法消除噪声 ,根据目标图像属性的连贯性实现目标检测。仿真分析表明 ,该分割算法具有较好分割效果     

海空背景下红外点目标检测算法

提出了一种基于灰度形态学的海空背景下的红外点目标检测算法。该算法三步：第一步,对原始序列图像进行了膨胀后累加,以提高信噪比（SNR）;第二步,对原始序列图像进行形态学滤波,去掉噪声和目标以提取出背景;第三步,前两步结果相减,自适应阈值后即可得到点目标,用实际摄取的图像进行实验,结果表明该算法能检测出信杂比（SCR0为1的红外图像。     

基于图像处理的水位自动读取

利用图像处理技术进行了水位试验台铟钢尺水位的自动读取研究,给出了处理的步骤和方法,包括图像分割,水位线定位,刻度线检测和水位计算。采用边缘检测、数学形态学处理和加权的图像投影方法对刻度线进行检测。同时用图像处理和激光水位计测量相结合实现水位计算。实验结果证实了所采用的方法确实可行,处理结果精度可达到0.5 mm。     

基于FPGA的数字图像匹配

FPGA在通信、数字图像的相关处理、网络、仪器、工业控制、军事和航空航天等众多领域得到了广泛应用。FPGA已经成为现代电子系统中非常重要的一员。FPGA作为一种专门的半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。因而其在数字图像方面的应用的优势也越来越凸显出来,利用FPGA来实现数字图像的匹配已经是现代科技发展的趋势。本文通过采用FPGA技术来实现对数字图像的处理,将一般的RGB图像经过FPGA的处理运算单元转换成灰度图,且保证生成的灰度图像的灰度值是采用一个8位二进制数表示。然后设计并行处理的加法器来实现对灰度图像的每个像素点的灰度值的比较。对每次加法器的运算结果要进行保存,然后将所有的加法器所得的运算结果进行叠加处理,将叠加处理的值再进行存储。对每一幅图像都进行上述相应的处理,最后通过分析比较就可以得出最后的处理结果,最小的两幅图就是最匹配的图像。