形态学图像处理的应用

数学形态学方法基于集合论思想,能定量地描述图像的形状结构,目前已广泛应用于图形图像处理领域,是进行几何形态分析的有效方法。本文首先介绍数学形态学的概念和定义,详细分析几类基本的形态学运算,然后研究形态学滤波器的结构和性质,并将其应用于指纹图像的去噪处理,对各个处理步骤以及处理结果进行分析,显示出形态学方法在图像去噪方面的良好性能。     

数学形态学在作物病害图像处理中的应用研究

作为一种2维卷积运算的非线性图像处理方法,数学形态学的内容包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算是数学形态学的基础。数学形态学可用于噪声去除、边缘检测、图像分割、特征提取等图像处理问题,在图像处理领域得到了越来越广泛的应用。结合目前的研究进展,对数学形态学的分类及其在作物病害图像处理中的应用进行综合性阐述,并对数学形态学目前存在的问题以及未来的发展方向进行了讨论。     

基于数学形态学的微阵列芯片荧光图像处理与分析

微阵列芯片技术由于其高通量分析的特点被广泛应用在生命科学领域,图像处理与分析是微阵列芯片技术中的一个重要环节.文中主要研究了基于数学形态学的微阵列芯片图像处理及数据提取方法,该方法采用形态学重构对图像投影产生的一维信号进行处理,进而完成对图像样点阵列的网格划分,运用自适应阈值分割算法对每个网格内的样点进行了图像分割,运用前景和背景校正的方法对样点的光密度值进行提取.结果显示,该算法具有简单、快速、易于实现,对样点形状没有限制而且精确度高等特点.     

基于形态学和坐标变换的二维CA图像处理技术研究

深入研究了一类二维细胞自动机(CA)，提出了一种用于二值和多值图像处理的二维CA实现方法。对于二值图像，提出了类似于数学形态学腐蚀、膨胀的CA布尔逻辑规则；对于多值图像，采用坐标逻辑运算把图像分解成爹个二值图像后用CA并行处理。所有的CA规则都可以用细胞神经网络(CNN)实现。最后，将这种方法用于图像滤波，获得了很好的实验结果。     

数学形态学在计算机图像处理技术检测粒度中的应用

为了解决在利用计算机图像处理技术检测粒度中的去噪和结团颗粒分割的问题，对数学形态学在计算机图像处理技术检测粒度中的应用进行了研究，较好地解决了粒度图像的去噪和结团颗粒分割的问题。     

基于Sugeno模糊积分的形态学彩色图像处理

在Sugeno模糊积分和柔性多结构基础上,提出新的彩色图像形态学滤波器和边缘检测方法。基于Sugeno模糊积分的评价值进行彩色图像点的矢量排序,通过结构元素的比较分析,得出柔性多结构元素抗噪声能力更强。与基于HSV矢量排序的方法比较,基于Sugeno模糊积分矢量排序的形态学变换效果更好。实验表明,新的形态学算法比经典形态学算法能更有效地去除图像的噪声和获取彩色图像边缘,保留图像细节。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。     

基于形态学的焊接图像缺陷检测方法研究

射线焊接缺陷的准确检测是保证焊接构件质量的关键,针对焊接生产中采集的图像存在对比度低、噪声干扰及边界模糊等特点,提出了一种基于灰度形态学的射线焊接图像的缺陷检测方法;首先,在对原始射线焊接图像滤波和增强的基础上,根据对焊接图像列灰度的分析运用阈值法提取出焊道;然后,选取了多尺度多结构元素,采用灰度形态学方法对焊接图像进行缺陷边缘检测,并二值化处理后提取出焊接图像巾的缺陷;试验结果表明,相比传统的边缘检测算法,该方法能有效提取图像中的焊接缺陷边缘,且其连续性和完整性较好.     

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。     

数学形态学在车牌自动识别中的应用

介绍了数学形态学的基本运算及其在车牌自动识别中的应用，讨论了数学形态学在汽车图像处理中存在的问题和进一步研究的方向。     

基于数学形态学的表格自动处理系统

介绍一种全新的基于数学形态学的表格自动处理系统。该系统无须经过学习过程,通过与表格框线形态相匹配的结构元素,以表格进行数学形态学方法处理,即可快速准确地提取表格框线,进而获取任意栏目的字符信息,用于进一步识别和处理。另外,对扫描或打印造成的非线性形变亦能较好地修复。     

基于直方图均衡化与形态学处理的边缘检测

针对传统的边缘检测算子存在噪声干扰、边缘丢失和伪边缘干扰的问题,提出将传统的边缘检测与形态学处理和直方图均衡化有机结合的边缘检测方法。算法通过抗噪性参数P,引入权值将组合算法中图像增强处理与形态学的组合算法相融合获得较好的边缘。通过不同形态学算法在四种组合下边缘检测的效果分析和抗噪性参数P比较,实验结果表明,图像在有无噪声情况下效果基本一致,边缘完整性得到了很大的提升。该组合算法在抗噪能力、边缘丢失与伪边缘干扰处理上拥有较好的平衡,提高了边缘检测效果,为工业加工图形识别提供了一定的思路。     

基于数学形态学的图像分形维数实时提取方法研究

图像的分形维数是图像的重要定量特征，可广泛应用于图像分析中。但一般计算图像分形维数的算法存在计算量大，不能实时计算的缺点。为了实时计算图像的分形维数，本文根据Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ－Ｂｏｕｌｉｇａｎｄ维数定义，采用数学形态学覆盖的方法设计了一种算法，并同Ｂｏｘ Ｃｏｕｎｔｉｎｇ方法进行了比较，实验计算结果表明该算法计算准确度高且稳健性好。同时本文还给出了实时并行实现结构。     

基于结构光的机器人焊接实时图像处理方法的研究

本文就焊缝自动跟踪中的一个关键问题——图 像的去噪处理问题进行了深入的研究，提出了使用LOG滤波器和图像分割滤波器相结合共同 处理焊缝图像的新方法．该方法处理效果好，图像处理时间不足0.8s，很有可能用于焊缝跟 踪的图形实时处理工作．     

基于复合型数学形态学的中医图像边缘处理方法的研究

对中医诊断图像进行边缘处理可以提高医学图像的信息利用率.医学图像的边缘处理是进行图像重建和显示的基础,处理后的图像能使得各种病变组织直观、有效地显示和分析,从而提高中医师诊断的准确性.为此,提出了一种改进的基于复合型数学形态学的医学图像边缘处理方法,实验证明该方法能有效地进行医学图像的边缘提取.     

基于多尺度图像融合和SIFT特征的水下图像拼接研究

充分考虑水下环境和水下成像的特点,将多尺度融合的图像增强算法应用于水下配准算法的预处理图像中,修复深水域偏色严重的图像.用改进SIFT算法进行特征提取,采用自适应阈值法筛选关键点,扩大关键点提取范围;用Canny算法计算关键点的梯度和大小,平滑噪声的同时也可以保留图像更多细节;使用平均Haus-dorff距离和BBF最...     

基于改进多尺度retinex的水下图像增强研究

为了实现海洋牧场典型物种(海参)的自动识别,利用多尺度retinex算法对其进行处理.在此算法的基础上,针对水下图像的成像特点,提出改进型多尺度retinex的计算方法.对亮度分量做多尺度增强处理,求出原图各彩色通道与亮度分量的比值;根据比值重新确定各彩色通道的灰度值;为了改善对比度,对每个通道进行分段线性拉伸;经过对...     

基于图像处理的驾驶员疲劳检测方法

提出一种基于图像处理的实时检测驾驶疲劳的方法,利用肤色信息、投影和连通域相结合的方法检测眼睛,通过动态模板匹配的方法对眼睛进行跟踪;最后利用上下眼睑距离来判断是否疲劳。实验表明,该方法可使眼睛定位和追踪的平均正确率达98％,疲劳检测的正确率为100％,准确率平均为90％。     

基于数学形态学的工程图符识别方法

文中提出了一种工程图符自动识别的数学形态学方法。通过对数学形态学原理和方法的分析,利用形态学开运算可提出图像中与结构元素相似模式的原理,文中设计和实现了一种多结构元素形态学变换,能有效地对工程图符进行识别。实验表明,这种算法实现简单,自动识别效果得到很大改进,同时由于形态学开运算具有幂等性,识别过程不需迭代,执行速度也明显提高。     

基于图像处理的轨道位移监测系统研究

在高铁桥梁轨道伸缩调节器处的轨道位移是影响行车安全的关键薄弱点。对该处轨道的位移监测非常必要,但是在高铁线路上是不允许安装任何设备的。为了解决实时监测的需求,研究基于图像处理的位移监测系统。在轨道侧边安装固定摄像机,定时拍摄照片;使用数字图像处理算法计算出轨道的实际位移。为了达到比较好的效果,使用相位相关法求相对位移,并且使用傅里叶梅林变换解决相机振动后偏移和更换后需要重新标定变焦倍数的问题。该系统实现实时自动测量,并且取得较好的测量精度,解决非接触测量的需求。