基于柔性形态变换的图像边缘检测

由于自然界中的噪声影响和图像模糊的边缘,这给图像的边缘检测和目标分割带来了一定的困难。柔性形态变换作为一种数学形态学的方法,既保留了标准形态变换的许多优良特性,又具有较好稳健性,为进行目标特征分析提供了可能。使用柔性形态变换构造边缘检测算子,对图像进行边缘检测。实验结果表明,与其他常用的边缘检测算子相比,基于柔性形态变换的边缘检测算子在有效去噪的同时,能较好地保留图像的细节信息,具有很强的实用性。     

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。     

基于边缘细化的角点提取算法

图像的角点提取在计算机视觉领域中具有重要的应用价值。本文基于角点一定是边缘点且是两条边缘或多条边缘交点的这一几何特性,提出了一种基于边缘细化的角点提取算法。算法先用Canny算子提取图像的边缘,然后进行细化并填充边界线上的断点,再利用角点的几何特性来确定角点的位置。实验结果表明,这种算法提高了角点提取的正确率、定位精确、实用性强。     

Ridgelet变换在图像边缘提取中的应用

本文介绍了Ridgelet变换理论,利用Ridgelet变换的多方向性,提出一种基于正交有限Ridgelet变换的图像边缘提取方法,并将本文方法与传统的边缘提取方法进行了比较。实验表明,有限脊波变换有更好的边缘提取效果。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征。针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征。     

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S变换融合Canny算子的汽车轮廓提取

为了克服当前的Canny算子对噪音敏感、易出现虚假边缘等不足,并能更好地提取汽车轮廓,显著提高其精度,本文提出S变换融合Canny算子的汽车轮廓提取机制。将S变换引入到Canny算子中,利用S变换的中频系数进行轮廓提取,显著提高了抗噪音干扰能力,并使得Canny算子具备识别虚假轮廓信息能力。在Matlab仿真平台上测试了本文机制及其它几种算子的性能。仿真结果显示:与其他几种提取机制相比,本文机制所提取的汽车轮廓精度最高,抗噪音干扰能力最强,信噪比达到32.675。     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

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。     

基于Shearlet变换的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域的图像边缘检测算法只能有效检测出有限方向的边缘,不能很好地检测较为复杂的边缘。Shearlet变换能够对图像进行任意层次和任意方向的分解,可以捕捉更多复杂的边缘。利用这些特点,提出一种新的基于Shearlet变换和改进canny算子的边缘检测算法。算法对canny算子进行改进,提出自适应阈值确定方法;根据Shearlet变换的多尺度和多方向特性,提出融合多个方向子图边缘信息的算法。实验证明,该算法不仅提高了边缘检测的完整性和精确性,还可以有效抑制噪声。     

基于数学形态学的牙科CT 图像分割

文章提出一种基于数学形态学的牙科 CT 图像分割方法。采用形态学重建与滤波技术处理图像,从人的口腔图像 中提取出牙齿信息。初步结果表明所提出的方法可灵活用于从口腔图像中分割出需要的牙齿信息。     

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。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明，该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于多尺度数学形态学的边缘检测

提出了一种基于多尺度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优势,分析了在不同尺度下边缘提取的特点,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他形态学边缘检测法进行了比较,给出了在含噪条件下边缘提取的实验结果。     

基于分形和数学形态学的图像边缘检测方法

图像处理是视觉测量方法必需的技术,图像处理结果的好坏直接影响到了测量的质量。其中,边缘检测是重要的一步。视觉测量不仅需要较好地检测到边缘,还需要边缘尽可能是连续的。该文提出了一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像,采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明,采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。     

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。     

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.     

基于自适应数学形态学的医学图像边缘连接

在介绍了数学形态学基本原理的基础上，阐述了自适应数学形态学，并将之应用于有中断间隙的医学图像边缘连接。它根据边缘的斜率、曲率等特性适当调节椭圆结构元素的大小和方向，并通过自适应膨胀运算使得中断的边缘沿着它们的斜率方向延伸而最终连接起来。实验结果表明这一方法是有效的。