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数学形态学是一种非线性滤波方法,应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。基于CB(Contour-Based)形态学的方法,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性。 相似文献
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一种基于灰度形态学的小波域边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据灰度数学形态学良好的边缘检测特点以及小波的多分辨特性提出了一种效果更为良好的边缘检测算法.首先将待检测图像进行小波多尺度分解,得到了低频信息、中频信息和对角信息;然后对低频部分同时做膨胀和腐蚀边缘检测,并对得到的结果求其平均值;最后将得到的结果代替低频部分联合中频部分和对角细节部分做小波逆变换,得到边缘信息较强的图像,再做二值化操作即得到最后的边缘轮廓.最后选择一合适的模版对其进行细化.实验结果证明,这种检测结果比目前已经存在的检测算法效果好,而且使用简便. 相似文献
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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。 相似文献
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基于灰度形态学的红细胞图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘包含了图像很多重要的信息,边缘检测的好坏也直接决定了后续处理的效果。在利用数学形态学进行边缘检测后,会出现不需要的边缘,形成噪声。针对这种情况,提出一种计算中心像素与邻域像素均方差的方法对形态学边缘检测算子进行改进,该方法可以有效减少噪声,为以后对红细胞图像进行特征提取和分类打下良好的基础。 相似文献
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基于灰度形态学的图像处理在焊缝识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
焊缝轨迹的提取是自动化焊接的关键技术,它不仅要求焊缝提取的准确性,而且要求实时性。论文采用爬行机器人CCD获取的焊缝原始图像,充分利用其灰度分布信息,提出了一种基于灰度形态学的图像处理算法。该算法能针对不同的焊缝,通过灰度形态学滤波等处理,提取焊缝的特征。实验结果表明该算法能满足实时、准确性要求。 相似文献
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基于数学形态学的灰度线形态识别研究与开发 总被引:10,自引:1,他引:10
灰度线形态特征识别是许多工程模式识别系统的重要部分,该文提出了一种采用CB形态滤波的算法来提取线形态,并结合结构元素分解的方法加快图像处理的运算速度,使识别算法在速度和效果方面都得到了较大提高。 相似文献
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如何在滤除噪声的同时保护图像的细节一直是一个研究热点。基于数学形态学的滤波效果依赖于结构元素形状和尺寸的选取,基于轮廓结构元素形态学(简称CB形态学)在一定程度上弱化了结构元素对处理结果的影响,但是大结构轮廓会导致噪声放大,小结构轮廓噪声滤除效果不佳。提出一种改进CB形态学滤波器,利用小结构元素、CB形态学、数学形态学运算实现对图像椒盐噪声的滤除。实验结果表明该滤波器滤除椒盐噪声的效果优于中值滤波或一般形态学滤噪,且能够在滤除噪声的同时较好地保留图像细节。 相似文献
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木材缺陷检测是木材加工中的重要步骤,为了实现木材缺陷自动检测,提出了一种基于小波与数学形态学的缺陷检测方法。首先用多尺度小波对缺陷图像进行分解,滤除缺陷图像中的干扰信息,然后进行小波重构,在重构图像上进行形态学bottom-hat变换,结合阈值处理和区域生长检测出各种木材缺陷。实验表明,该方法具有高效准确的特点,能够满足木材加工过程缺陷检测的实际需求。 相似文献
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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。 相似文献
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利用遥感图像进行道路提取已经有了一些研究,如图像分割,基于知识的道路特征识别和数学形态学等,但尚有许多问题需要解决,设计了一种基于数学形态学的遥感图像道路提取算法。该算法首先将遥感图像二值化,然后进行噪声滤除、形态学边缘检测与边缘连接。通过采用ETM+遥感图像进行实验表明,该算法与传统的边缘检测与边缘闭合的算法相比,具有更好的抗噪能力,且精度较高,具有一定的现实意义。 相似文献
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X射线成像存在噪声大、半影现象及散射等问题,使所得缺陷图像边缘模糊,背景灰度变化不均匀,严重影响了缺陷的识别准确率。提出了一种由LoG边缘检测和局部对比度筛选进行显著性判别的缺陷检测方法,在基于LoG边缘检测的双阈值进行显著性边缘检测的基础上,通过各向同性扩散方法求取待定缺陷的局部背景,利用待定缺陷和局部背景之间对比度的显著性设置第三个阈值进行进一步判断,从而去除假缺陷,使缺陷能够被准确地提取出来,并可以同时确定缺陷的轮廓和面积。实验结果表明,该方法对缺陷识别的准确度较高,并可以用于在线的实时检测系统中。 相似文献
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软件缺陷检测旨在自动检测程序模块中是否包含缺陷,从而加速软件测试过程,提高软件系统的质量。针对传统软件缺陷预测模型被限制在一定的应用范围而影响其预测的准确性和适用性,提出了一种基于PSO-BP软件缺陷预测模型。该模型运用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值和阈值,采用交叉验证的方式进行实验,并与传统的机器学习方法J48和BP神经网络等方法进行了比较。实验结果表明提出的方法具有较高的预测准确性。 相似文献
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传统的低秩稀疏分解方法使用[l1]范数把场景中的运动目标建模为稀疏离群值,分离出低秩的背景成分与稀疏的运动目标成分。然而,在许多实际场景中往往会有动态背景的情形(例如水面波纹、树木摇动),[l1]范数并不能区分出这些干扰与真实目标,从而大大影响检测效果。实际上,运动目标区域中的像素不仅仅具有稀疏性,还具有空间分布上的连续性。通过引入空间融合稀疏约束,在空间连续性和稀疏性两方面对运动目标进行建模,使模型更符合目标像素的分布规律。同时,设计了一种自适应的参数更新方法,使算法的鲁棒性进一步提升。在公共数据集上的大量实验表明,相比于传统方法,该算法在准确率和鲁棒性方法有很大提高。 相似文献
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阻碍信号稀疏分解运用于信号处理产业化的主要原因,是由于信号的稀疏分解的计算量十分巨大。利用基于Matching Pursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)相结合,快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,最后再利用原子的特性进一步的优化。实验结果表明,该算法提高了信号每一步MP分解中寻找最佳原子的能力,并由此提高了信号稀疏分解的速度。 相似文献