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。     

基于动态结构元的药柱表面图像边缘检测

以某产品药柱表面图像边缘检测为例,提出了一种基于动态形态学结构元和SUSAN算子相结合的图像边缘检测算法.该算法采用动态形态学结构元得到梯度图像,根据梯度图像利用SUSAN算子进行边缘检测.采用动态形态学结构元得到的梯度图像服从统一分布,有利于边缘提取,克服了采用固定形态学结构元不能适应不同的梯度图像的不足.通过与so.bel和固定形态学结构元的边缘检测算子进行对比实验,实验结果表明,该方法具有较好的边缘提取能力,抗噪性能好,对药柱表面图像处理具有很好的实际应用价值.     

袋装粮数量智能识别算法研究

选择一种改进的Laplace算子和链码技术来实现粮袋边缘的提取与描述.针对所提取的粮袋边缘不完全闭合的问题,采取数学形态学的闭合运算对袋装粮二值图像进行预处理,最终得到完全闭合的粮袋边缘.实验结果表明,该方法提高了边缘检测与描述的抗干扰性和鲁棒性.     

痰液显微图像细胞边缘提取的数学形态学新方法

根据痰液细胞图像的边缘灰度变化特点,在经典微分算子检测基础上,运用适当的改进的数学形态学方法对痰液细胞进行边缘提取。在实验中对同一幅痰液细胞图像分别用Sobel算子、Roberts算子、Laplacian算子和基于数学形态学的方法进行边缘检测。结果表明,基于数学形态学的边缘提取算法对于痰液细胞图像边缘提取有很好的效果。     

基于改进形态学Top-Hat算子的图像边缘检测

基于数学形态学理论,提出在形态学灰度图像梯度的基础上,结合改进的Top-Hat算子变换进行图像边缘检测方法.对改进的形态学Top-Hat算子原理进行说明,通过实验和传统的形态学Top-Hat算子图像边缘检测方法进行了比较.实验结果表明,改进的方法不仅增强了图像阴影细节,而且有效避免了图像原有细节的丢失.     

基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法

提出了一种基于形态学的OCT图像的边缘检测方法,即对原始图像预处理,增加图像的对比度和边缘特性,使用形态学腐蚀和膨胀两个基本算子进行,选取了合适的结构元素,最后采用canny算法提取边缘。实验结果表明,经过改进的数学形态学方法处理的图像边缘特性的提取效果显著增强,且效率高、处理速度快。与经典的边缘检测算子和传统形态学边缘检测算法相比,该算法优势更加明显,边缘提取质量显著提高,且速度有显著提升。     

一种基于形态学的路径特征提取算法

在对原始路径图像进行最优化阈值分割后,使用数学形态学中的开运算对分割图像进行边缘提取,使用腐蚀膨胀、择多黑色算子等形态学运算进行边缘的细线化处理,从而在多路径环境中有效地提取了路径特征。并与Sobel算子、拉普拉斯算子、Prewitt算子等传统方法进行了比较,验证基于形态学的方法具有很好的抗噪性。     

沥青路面裂缝图像增强与边缘提取算法研究

针对模糊图像增强算法存在运算速度慢以及丢失部分图像信息等问题,提出一种封闭性和移植性好的广义模糊增强算子.该算子结合梯度算子将图像增强处理集中在敏感区域,并构造四种结构元素求出敏感区域内的数学形态学梯度来提取图像边缘,实现一种图像增强与边缘提取算法.将新算法应用于沥青路面裂缝图像检测系统中,实验结果表明,该算法的图像增强和边缘提取效果优于现有的模糊图像增强算法和传统边缘提取算法.     

一种基于形态学的路径特征提取算法

在对原始路径图像进行最优化阈值分割后，使用数学形态学中的开运算对分割图像进行边缘提取．使用腐蚀膨胀、择多黑色算子等形态学运算进行边缘的细线化处理，从而在多路径环境中有效地提取了路径特征。并与Sobel算子、拉普拉斯算子、Prewitt算子等传统方法进行了比较，验证基于形态学的方法具有很好的抗噪性。     

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。     

基于形态学多结构元边缘提取方法的研究

通过对传统形态学边缘提取方法的分析,提出了基于形态学多结构元边缘提取算子,该算子既有良好的边缘提取特性,又可很好地解决了噪声抑制和保持图像边缘细节之间的矛盾,通过灰度加权平均值作为阈值进行二值化,更加突出了边缘效果。实验表明:基于形态学的多结构元边缘提取算子,具有较高的噪声抑制能力,能够完成复杂背景下的边缘提取。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

基于SUSAN算子与分水岭算法的图像分割方法

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种结合SUSAN算子和分水岭算法进行图像分割的方法.该方法首先用SUSAN算子对原始图像进行划分,检测出图像中不包含边界的区域,然后将检测结果作为标记符在梯度图像上进行标记,最后用分水岭算法对带标记的梯度图像进行分割.试验结果表明,该方法具有较好的分割效果.     

一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，设计了一种基于数学形态学的车牌图象分割方法，该方法在二维形态滤波过程中，能自适应地调整阈值大小，以适应光照强度及干扰强度的变化，同时把基于全像素点数学形态学处理的点运算转化成仅有几十条直线的线运算，以使运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高．用该方法对不同照明条件下的一系列汽车图象进行的大量实验结果表明，该方法不仅定位效果好、速度高，而且适于对有噪声及复杂背景的车牌图象进行分割．     

基于边界的车道标识线识别和跟踪方法研究

在道路图像中，为了得到较理想的车道的标识边缘，该文采用基于LOG算子边缘增强的方法得到梯度图像，利用SUSAN算子对该梯度图像进行分割，实现了车道标识线边界的提取。在分割后的梯度图像中，利用Hough变换提取出车道标识线参数，完成了对道路图像中的车道标识线的识别，采用建立梯形的感兴趣区域的办法，实现了对车道标识线的实时跟踪。试验结果表明该方法具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于改进SUSAN算法的移动车辆检测

针对复杂行车环境下智能车辆行车安全问题,提出了一种基于改进 Susan 边缘检测算法提取车辆边界特征。首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理,然后提出改进的SUSAN算法,即对待检测像素粗略提取,采用一种自适应选取阈值的方法对候选边缘点检测提取边缘。实验表明,算法能在复杂图像中识别前方车辆,有较高的准确度。     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

基于自适应双阈值的SUSAN算法?

传统SUSAN算法在提取图像边缘时,会出现漏检现象,且所提取的边缘较粗。为此,运用计算最大类间方差的方法自适应地选取双阈值,取代传统算法中人工设定的单阈值,采用多方向局部非极大值抑制方法进行改进,提出一种新的SUSAN边缘检测算法,并将其应用于遥感图像的边缘提取。实验结果表明,该算法能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。     

CB形态学的边缘检测算法研究

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。     

基于边界提取和跟踪的石块检测方法研究

为了能部分解决基于视觉的石块识别问题,首先利用SUSAN算子对图像进行分割后利用边界跟踪算法进行滤波,确定出原始图像中可能存在石块的区域,对原始图像中该区域利用矩不变法进行分割以缩小可能的石块区域,然后利用Sobel算子对原图像中该区域进行处理,得到该区域梯度图像并对此进行分割和边界跟踪滤波,最后利用投影法确定出原始图像中的石块位置。试验结果表明该方法具有一定的环境适应性和较好的实时性。