基于形态学最大-最小提升策略的电能质量干扰检测

为快速准确地对电能质量干扰进行检测,提出一种基于形态学最大-最小提升策略的电能质量干扰检测算法.通过大量仿真实验对该算法进行了验证,验证结果充分证明了提出的电能质量干扰检测算法的有效性和实用性.     

遗传算法优化的数学形态学遥感影像滤波算法

针对传统数学形态学滤波方法对图像处理效果严重依赖于结构元素的形状和大小以及结构元素的选取完全依靠设计者经验的问题,应用遗传算法对形态学滤波器设计中的结构元素进行优化,获得基于优化结构元素的形态滤波器。结果表明,基于优化结构元素的滤波算法效果要明显优于未经优化的结构元素,算法在噪声抑制和细节保持上均有较好的性能,峰值信噪比有了更大的提高,更适合进行高空间分辨率遥感影像噪声去除。     

数学形态学在质量检测中的应用

简单介绍了数学形态学的基本运算及结构元素，并对数学形态学在质量检测中的一些应用进行了详细的描述和分析，最后用数学形态学的方法对一幅苹果图像和一块电路板进行检测．分别准确地检测出了苹果疤痕和短路点的位置与形状，得到了非常好的效果。     

遗传算法优化结构元素的红外小目标检测方法

提出了一种基于遗传算法优化结构元素,从而对红外小目标进行检测的方法。数学形态学中结构元素选取的正确与否,决定着小目标检测的好坏。利用遗传算法可以在全局范围内搜索到最优值的特点,对结构元素进行优化选取,而无需根据先验知识来确定结构元素。实验表明,该方法不仅可以准确地检测出红外小目标,方法简单,而且自适应强,不用人为的干预,完全可以实现自动的对小目标进行检测.     

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法。利用边缘与噪声具有不同的形态,在进行边缘检测时,只需要先确定出梯度突变的像素点,然后再利用多结构元素对该像素点进行二值形态学的腐蚀操作,以确定该像素点是边缘点还是噪声点:若是噪声点则被滤除,若是边缘点则保留。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对图像进行边缘提取的实验结果。结果表明,该算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子和Canny算子。     

提取图像定向边界的结构元素快速设计方法

本文基于形态学中腐蚀的基本原理,对二值图像进行了边界提取操作,将3×3大小的结构元素分为三类讨论,分析了不同结构元素的形状及其腐蚀效果之间的联系,并具体提出了一种新的快速设计结构元素的方法,从图像本身出发,依照不同方向边界提取的需求设计结构元素.     

基于矩阵算法的分布式电能质量监测系统扰动源定位

分布式电能质量监测系统中,为实现电能质量扰动源的准确定位,提出电能质量扰动源定位的矩阵算法。首先,建立电能质量监测点与线路关联关系的监测关联矩阵;当检测到扰动事件发生时,由各个监测点的扰动方向判别结果建立扰动方向矩阵;最后将监测关联矩阵与扰动方向矩阵对应元素相乘获得扰动判断矩阵,从而准确判断扰动源的位置。该算法原理简单、定位准确,适用于对各种类型电能质量扰动源进行定位。     

一种图像形态学的角点检测改进算法

提出了利用数学形态学对原有跟踪目标图像进行角点检测的改进算法.针对原有算法中检测效果往往受结构元素尺寸大小影响较大,提出了一种利用多尺寸大小的结构元素对目标进行角点检测,将检测结果进行融合的方法.实验结果表明该算法能够准确的找到图像的角点,对噪声起到了有效的抑制.     

基于Blob分析的玻璃纤维织物缺陷检测方法研究

为了解决玻璃纤维织物在线检测效率低、实时性差等问题,提出了一种基于Blob分析的织物缺陷检测方法.首先对织物图像采用均值滤波器进行平滑处理,以削弱噪声和织物纹理的干扰,然后采用Otsu算法寻找最佳阈值将图像分割为Blob和背景的像素集合,采用形态学处理调整分割后的Blob形状,最后对图像进行连通性分析和特征提取,通过对Blob区域进行最小外接矩形拟合得到缺陷特征的个数和尺寸等信息.实验结果表明:该方法计算简单、检测结果稳健可靠、实时性好.     

遥感影像中道路交通标志线的去除

针对遥感影像中路面交通标志线对车辆提取造成干扰的问题,提出了一种基于灰度数学形态学与双边滤波相结合去除路面交通标志线的算法。首先,利用交通标志线与车辆目标的几何结构特征,设计了特殊的形态学结构元素对交通标志线进行粗滤除;然后,设计了一种自适应设置灰度方差的双边滤波方法对图像进行精滤除。实验结果表明,该算法对滤除遥感影像路面交通标志线有较好的效果。     

一种改进的形态学边缘检测算法

为提取出更丰富流畅、定位更准确的边缘信息,基于多尺度多方向结构元素,引入信息熵加权系数,改进了形态学边缘检测算法.首先,为去除图像噪声,选定2种不同尺度的结构元素进行形态学开闭运算;然后,利用4种不同方向的结构元素进行形态学边缘检测,可以获得4幅不同方向结构元素下的边缘图像;再根据每幅边缘图像的信息熵来确定权值,并将这...     

基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现.     

基于数学形态学的边缘提取方法

论述了图像数学形态学基本方法及扁平结构元素在图像灰度均衡和噪声去除方面的原理,阐述基于图像细节的结构元素选取规则及对图像处理结果的影响,介绍了在医学图像处理中综合应用改进Sobel算子和图像数学形态学方法进行目标边缘的提取过程,提出一种根据图像区域灰度方差自动选取Sobel强度值的算法,并给出一种实用的实现方法和实例。     

电能质量数据采集和谐波分析方法的实现

针对电能质量的分析,设计了基于DSP和CPLD的电能质量检测装置,完成对电网信号数据的实时采集和处理.文中介绍了系统的总体结构以及数据处理的方法.由于非同步采样造成频谱泄漏和栅栏效应的误差,采用同步采样的实现方法.为提高计算的准确性,采用基于加窗插值的FFT算法分析电力系统谐波,并对算法的实现进行了详细的描述.     

电能质量数据采集和谐波分析方法的实现

针对电能质量的分析,设计了基于DSP和CPLD的电能质量检测装置,完成对电网信号数据的实时采集和处理.文中介绍了系统的总体结构以及数据处理的方法.由于非同步采样造成频谱泄漏和栅栏效应的误差,采用同步采样的实现方法.为提高计算的准确性,采用基于加窗插值的FFT算法分析电力系统谐波,并对算法的实现进行了详细的描述.     

电能质量数据采集和谐波分析方法的实现

针对电能质量的分析，设计了基于DSP和GPLD的电能质量检测装置，完成对电网信号数据的实时采集和处理。文中介绍了系统的总体结构以及数据处理的方法。由于非同步采样造成频谱泄漏和栅栏效应的误差，采用同步采样的实现方法。为提高计算的准确性，采用基于加窗插值的FFT算法分析电力系统谐波，并对算法的实现进行了详细的描述。     

基于形态学的红外图像边缘检测

为了提高红外图像边缘检测的性能,提出了一种基于形态学的红外图像边缘检测算法,改进了仅依靠单一方向和采用固定方向权重的边缘检测算法.通过使用多方向结构元素对图像边缘进行提取,采用方向自适应权重进行加权融合,得到图像边缘检测的结果.实验结果表明,该方法能够有效地抑制图像中的噪声,提取的图像边缘更加完整,提高了红外图像边缘检测的效果.     

多尺度结构元素形态学边缘检测算法的研究

针对在以往的图像边缘检测中,常用的算法抗噪声能力弱且容易丢失边缘细节等不足,提出一种新的边缘检测算法.该算法首先采用两个不同尺度的结构元素对图像进行交替滤波运算,再利用结构元素进行形态学边缘检测以获得图像的边缘细节.通过实验表明,与传统的边缘检测算法相比较,新算法抗噪能力强,运算效率高且检测到的边缘连续性强.     

可调数学形态学的角点检测新算法

提出了一种新的基于可调形态学的角点检测方法。该方法采用对称圆形结构元素,通过选择合适的可调参数,对图像进行可调膨胀和可调腐蚀等一系列运算,先分别计算图像中凸角点和凹角点的精确位置,再将两者结合起来,从而得到图像中的所有角点。利用圆形结构元素大幅度减少了算法的计算量。可调形态学的应用克服了传统形态学检测角点不准确的缺点。实验结果证实了当可调算子中的参数取合适值时,该方法可以较精确地检测出图像中的角点位置。     

基于改进的形态学算子的灰度图像边缘检测

提出一种改进的形态学图像边缘检测算法.针对单结构元素在检测时出现检测结果边缘线条粗、不连续性的问题,该算法提出了利用6种具有代表性的结构元素进行膨胀组合,形成多尺度结构元素,从而弥补了传统边缘检测算法提取灰度图像细节边缘少及抑制噪声能力差的缺点.