一类新的广义形态学混合滤波器

传统形态学滤波器滤波后的图像灰度值产生偏移,滤波算子抑制噪声效果较差.基于双路对偶形态学算子的混合滤波器解决了传统形态学滤波器存在的灰度值偏移问题,但运算次数多,处理速度较慢.提出了广义混合交变序列滤波器,该滤波器继承了一般混合交变序列滤波器的重要性质,保持了对偶滤波器的强对称性,且运算量减少了一半.仿真实验表明,该混...     

双算子形态学滤波器

传统的形态学滤波算子交替性差、耗时长且抑制噪声能力弱. 基于中心互补结构元素与交替对偶算子, 提出了双算子形态学滤波器. 该滤波器继承了经典形态学滤波器的递增性、对偶性和幂等性, 但不满足扩展性和非扩展性. 双算子形态学滤波器具有离散的邻域运算特性, 采用交替小结构元素能去除较结构元素大的噪声块, 且在抑制噪声的同时有效保留了图像细节. 实验结果表明, 与基本的形态学滤波器及目前已改进的形态学滤波器相比, 双算子形态学滤波器具有更强的噪声抑制性能, 且在同等滤波效果下, 其计算量更小, 最终滤波后的图像具有较高的峰值信噪比和较小的均方根误差.     

基于soft形态学的椒盐噪声滤波器

在软数学形态学理论基础上,根据软形态学单调性、扩展性、和反扩展性,提出了一种SM滤波器.实验结果表明,与其他滤波器(如均值滤波器等)相比,SM滤波器在滤除椒盐噪声、保持图像原有结构方面效果更好.     

基于soft形态学的椒盐噪声滤波器

在软数学形态学理论基础上,根据软形态学单调性、扩展性、和反扩展性,提出了一种SM滤波器。实验结果表明,与其他滤波器(如均值滤波器等)相比,SM滤波器在滤除椒盐噪声、保持图像原有结构方面效果更好。     

用于虹膜识别的眼睑及眼睫毛遮挡检测

分别针对眼睑和眼睫毛遮挡噪声,利用其灰度和形状信息提出了2种灰度形态学检测算法.1)设计弧线形的形态学结构元素,经过灰度开启运算、图像分割和边缘检测,获得眼睑边缘的候选点集,再利用Bézier曲线拟合出眼睑边缘;2)构造交叉形的形态学结构元素,通过灰度开启运算得到直方图具有分段特性的虹膜图像,经二值化检测出眼睫毛.实验结果表明:文中算法能有效地检测2种遮挡噪声,有助于降低虹膜识别系统的等错误率,提高模式的可分性.     

数学形态学在灰度图像处理中的理论和应用

研究了数学形态学在灰度图像处理中的基本理论和应用;提出了一种新的基于灰度图像形态学的图像过滤算法,该算法由一个连续交替的开运算和闭运算序列组成,相应的用了一个逐次递增的结构元素序列,以实现逐层过滤,试验表明该算法对灰度图像的过滤有明显的改进。     

磁瓦表面图像的自适应形态学滤波缺陷提取方法

结合磁瓦表面机器视觉自动识别系统的需求,提出一种基于自适应形态学滤波的缺陷提取方法.针对磁瓦表面缺陷对比度低、图像中存在磨痕纹理背景和整体的亮度不均匀等难点,设计了一种新的自适应形态学滤波器;根据磁瓦表面图像不同区域内的灰度变化进行分区域逐行扫描,估算每行缺陷最大尺寸,使滤波器的一维棒状结构元素随着缺陷尺寸自动调整;通过逐行自适应形态学滤波滤除或弱化缺陷,模拟出背景图像(阈值曲线),用原始图像与背景图像相比较即可提取出磁瓦表面的缺陷.实验结果表明,该方法能准确、快速地提取出磁瓦表面图像各区域的缺陷,通用性好,可用于磁瓦缺陷在线自动识别系统.     

基才soft形态学的椒盐噪声滤波器

在软数学形态学理论基础上，根据软形态学单调性、扩展性、和反扩展性，提出了一种SM滤波器。实验结果表明，与其他滤波器（如均值滤波器等）相比，SM滤波器在滤除椒盐噪声、保持图像原有结构方面效果更好。     

矩形形态滤波器

矩形形态是一种最基本的灰度形态,在图像分析中有着重要的应用．为有效地检测出图像中的矩形形态,提出了一种矩形形态滤波器．首先定义了矩形形态滤波器的结构元素,然后定义了两种滤波模式：序位滤波和序位均值滤波．实验结果表明,矩形形态滤波器可以有效地从二值图像、二值噪声图像和灰度图像中检测出指定大小和方向的矩形形状．     

一种改进CB形态学的图像滤波分析研究

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。     

数学形态学在灰度图像处理中的理论和应用

研究了数学形态学在灰度图像处理中的基本理论和应用；提出了一种新的基于灰度图像形态学的图像过滤算法。该算法由一个连续交替的开运算和闭运算序列组成，相应的用了一个逐次递增的结构元素序列，以实现逐层过滤，试验表明该算法对灰度图像的过滤有明显的改进。     

一个关于脉冲噪声去除的灰度形态学模型

基于形态学的基本理论,通过对经典灰度形态学腐蚀和膨胀两个基本算子的改进,建立了一个新的灰度形态学模型。该模型与经典形态学相比较,对去除灰度图像的脉冲噪声更为有效。最后通过实验仿真,对算法的可行性进行了验证。     

用于目标检测的灰度形态学滤波器FPGA实现

为了对目标进行跟踪之前的检测,结合灰度形态学滤波的基本原理和操作和特定目标尺寸要求,设计并实现了特定结构灰度形态学滤波的逻辑硬件架构,详细介绍了算法在Xilinx公司的可编程逻辑器件XC2S400E芯片上的实现过程.该方法不仅实现了对实时输入图像序列中目标的检测,而且易于根据要求的变更对硬件结构进行修改.     

自适应多结构元形态学边缘检测方法

对自适应选取结构元权值以及如何有效去除混合噪声是多结构元形态学边缘检测中尚待解决的两个问题,在深入研究各种形态学边缘检测方法的基础上,提出了基于灰度距离逻辑函数和基于边缘方差两种自适应多结构元形态学边缘检测方法。首先对原始图像进行最优阈值分割二值化,其次从灰度距离和边缘方差两个角度分别实现结构元的自适应选取,最后选择形态算子进行边缘检测。方法具有更好的抗噪性和灵活性,能更加精确的体现原有图像的边缘方向信息。通过仿真实验,验证了方法的可行性和有效性。     

用顶帽变换估计并消除图像背景

提出在车牌图像定位的预处理中采用顶帽变换,对车牌背景进行估计和消除.创建直径大于16的结构元素,将其分解为几个简单的结构元素,以利于提高灰度形态学运算速度.对车牌图像,顺序采用所得的多个结构元素,先灰度腐蚀后灰度膨胀,即灰度开启运算,得到近似的背景图像.再将原图像减去背景图像,从而消除了背景,保留了车牌区域,利于定位处理.     

改进型中值滤波和形态学组合降噪方法

根据改进型中值滤波和开-闭灰度形态学滤波算子设计了一种基于门限递归中值滤波和灰度形态学滤波组合优化算法,该算法弥补了中值滤波在噪声强度较高时去噪能力下降快的缺点.仿真结果表明,在噪声强度较高时,该算法明显优于单独使用中值滤波和灰度形态学滤波,具有较高的实用性.     

基于灰度形态学的烟叶图像边缘检测

烟叶图像的边缘提取是利用计算机进行烟叶检测与分级的关键步骤。为了能够在提取边缘的同时保留图像的边缘细节信息,该文针对CCD获取的烟叶原始图像,利用灰度形态学的算法,构造了全方位的结构元素进行边缘的提取。实验证明,基于灰度形态学腐蚀变换的边缘检测算法是有效的。     

基于CB形态学和灰度码分解的纸病检测

传统纸病检测算法抗干扰能力差、定位不准确和运算复杂,针对该问题,提出了一种基于轮廓结构元素形态学和灰度码分解的纸病检测算法。首先,采用多尺度CB形态滤波算法对纸病图像进行滤波,再进行灰度码分解,最后运用多结构元素CB形态学提取重要位面图的边缘。仿真结果表明,该算法运算简单,具有较好的抗干扰能力,并能够较准确地定位纸病缺陷。     

利用非线性滤波进行多尺度拐角检测

对灰度图进行一般线性和非线性平滑会极大程度地模糊拐角,使得多尺度方法难以用于拐角检测.由于非线性多尺度CB(contour-based)形态滤波算子具有很好的拐角保持特性,而且能使拐角满足单调性,即当尺度增大时拐角数不增加.用CB形态滤波器对灰度图进行滤波,构成CB形态学尺度空间,以实现对拐角的多尺度检测.理论分析和实验结果证明了这种分析方法的有效性.     

基于局部结构张量的图像三边滤波器

针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题,提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息,获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上,设计基于图像特征分类的灰度相似权函数,同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下,以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式,并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明,该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。