关于图像识别边缘检测算法仿真研究

针对图像的边缘检测算法抗干扰性能差的缺点,为对图像特征进行准确识别,抑制噪声干扰,提出了一种多刻度数学形态学边缘检测算法.算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘检测,经过合成得到尺度下的边缘图像.可对不同尺度下的边缘图像加权求和,再经过二值化、去除噪声等处理,最终得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像.最后在Matlab仿真环境下进行仿真,分别以原始图像和噪声干扰图像为对象进行仿真,仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整、细节更为明显的效果.     

一种基于改进算子的形态学边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法存在的不足,文中基于修正的边缘检测算子和形态滤波思想,采用多尺度和多结构元素,提出了一种新的多结构多尺度形态学灰度图像边缘检测算法,通过构造新算子实现边缘检测。在该算法中,分别将各个结构元素下的检测结果进行加权求和,得到图像的边缘。实验表明,和其他的传统或形态学边缘检测算法相比,文中方法具有更好的噪声抑制能力,而且边缘定位准确,检测到的边缘轮廓更加清晰完整。     

数学形态法在超宽带SAR 道路边缘检测中的应用

超宽带SAR由于杂波模型多样化,当使用传统的基于单一杂波统计模型进行边缘检测时容易造成虚警高,定位精度差,边缘不连续,处理时间长等问题。基于数学形态学思想, 提出了一种多方向多尺度结构元素的二值形态学边缘检测算法,先对原始图像进行二值化处理,再运用多方向多尺度结构元素进行循环闭-开形态运算得到多个方向结果图,最后将各方向结果图进行融合得到最终的图像边缘。与传统边缘检测算法的对比实验表明,本文提出的算法由于采用了多尺度结构元素并且结合了图像的灰度信息,图像边缘检测虚警低,定位精确,耗时短,边缘更连续。     

自适应权重形态学边缘检测算法仿真研究

提出了一种自适应权重的多刻度形态学边缘检测算法。该算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别进行边缘检测,并得到该尺度下的边缘图像,利用形态学结构元素“探针”原理和不同尺度结构元素抗噪性能来确定加权值的大小,然后对不同尺度下的边缘图像进行加权求和,再经过二值化、去噪等处理,得到最后的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

医学图像中粘连细胞分割方法研究

研究粘连细胞图像的分割问题。针对医学细胞图像中,细胞经常发生粘连,细胞粘连部分由于发生像素灰度混合,造成图像不清晰。传统的应用灰度的分割算法由于不能很好的区分粘连部分的灰度,不能完整的分割细胞的问题。为了解决上述问题,提出了自适应阀值调整的粘连细胞分割方法。通过求得粘连部位的细胞像素的具体特征,运用阀值的自适应变化区分粘连部位像素之间的不同,对像素进行划分,克服了传统方法像素划分不清的弊端。实验表明,方法能够有效的分割医学图像中的粘连细胞,取得了比较好的效果。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像,根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较,实验表明该算法抗噪能力强,能得到更精细准确的边缘。     

基于数学形态学的自适应边缘检测新算法

考虑到在形态学中,不同形状的结构元素和不同尺度的元素在去噪声和保持图像细节方面的作用是不同的,提出了一种基于多结构多尺度自适应形态边缘检测算法。对一般边缘检测算子做了改进,增加了边缘细节信息。通过计算检测后的边缘信息熵,自适应确定权值系数。将多结构元素检测的边缘和多尺度元素检测的边缘做融合处理,得到最终的图像边缘。实验结果表明,与几种经典边缘检测算法相比,所提出的算法能有效地抑制图像的多种噪声对边缘检测的影响,较好地保持图像边缘细节,自适应提取完整连续边缘。     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.