一种基于数学形态学的含噪、低对比度图像的边缘检测方法

提出了一种基于多方位小结构元素的抗噪膨胀腐蚀算法,通过实验证明,该算法对噪声图像和低对比度图像都能达到令人满意的检测效果,与经典的Sobel算子、Canny算子相比,具有定位准确,边缘连续、清晰,运行效率高等特点。     

基于粗集理论的含噪图像边缘检测

文章提出了一种基于粗糙集的图像边缘检测算法。首先，利用粗集理论将一幅图像划分为不同的子图，然后对子图分别去噪，再将两个去噪子图叠加得到最终去噪图像，最后，利用边缘条件属性对去噪图像做边缘检测。实验结果表明，该方法能满足对噪声图像进行边缘检测的要求。     

一种基于多结构元的弱对比度图像的边缘检测方法

在工业现场拍摄的图像一般对比度比较低,用传统的边缘检测方法提取的边缘特征不明显。文中提出了一种基于数学形态学的多结构元算子边缘检测的方法,对弱对比度图像进行了边缘检测实验,其结果与Sobel边缘检测算子、传统形态学梯度算子相比较,表明提出的检测算子具有检测精度高,噪声不敏感等显著特点。     

一种激光图像边缘检测方法的研究

针对激光图像边缘检测问题,提出了一种结合数学形态学滤波和Candy算法的边缘检测算法。首先,设计了一种激光图像处理系统,主要包括FPGA、外部存储器、链路层芯片、物理层芯片以及上位机等部分。针对传统Candy算法的不足,借助数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在领域的4个方向计算一阶偏导数有限差分,进而获取图像灰度值的梯度幅值和方向。根据梯度信息检测和连接边缘点。最后进行了实验研究。实验结果表明,所述激光图像边缘检测方法在保证执行效率的前提下,在去噪、连续性、定位等方面优势比较明显,能够满足激光图像处理要求。     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

一种组合抗噪边缘检测算法

对受到多种噪声影响的图像进行边缘检测,结果会很不理想.采用了一种基于中值滤波和多结构元的数学形态学抗噪边缘检测算子相结合的边缘检测方法,在对受多种噪声影响的图像进行边缘检测时,能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精度.     

基于小波变换的含噪图像边缘检测算法

针对含噪图像边缘检测时出现的噪声去除不完全和边缘定位不精确的问题,本文提出一种改进的图像边缘检测算法,该算法首先根据范数性质改进对图像进行小波变换求模极大值边缘检测时的梯度模算法,然后对得到的边缘图像利用本文所提出的阈值算法处理,最后连接图像,得到最终的图像边缘。计算机仿真结果表明,对于含噪图像,改进的算法能得到较为理想的图像边缘信息,实现了去噪和目标边缘精确定位的双向平衡,与传统的检测算法相比,检测效果有一定的提高。     

一种新的彩色有噪图像边缘检测方法

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,提出一种在HSI空间基于广义形态滤波的彩色有噪图像边缘检测方法。首先将图像转换到HSI色彩空间,然后对H、S、I三个分量分别计算熵,并利用判决机制选择熵值最大的分量进行广义形态滤波,最后对滤波结果采用形态学梯度算子检测边缘。将该方法与基于传统形态滤波的边缘检测方法进行了比较,实验结果表明,本文提出的方法在抑制噪声的同时能较好地保持边缘和细节,并且大大提高处理速度。     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.仿真结果表明,该算法在含噪图像中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,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

阈值去噪联合数学形态学的胃部图像边缘检测

在胃部图像边缘检测问题研究中,噪声影响着检测的准确性。针对图像受噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题及传统边缘检测算法抗噪性差,提出了一种采用联合技术的小波阈值去噪和改进的数学形态学边缘检测算法,在小波域中利用小波阈值对胃部图像进行去噪处理,并用改进边缘检测算法对去噪后的图像进行边缘检测,得到胃部边缘图像。结果表明,改进算法不仅抑制了图像噪声,而且保护了图像边缘细节,相对传统边缘检测方法有更高的信噪比。     

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。     

基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测

该文提出了一种基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测新算法。文章首先分析了彩色图像与二值图像之间的关系,然后定义了新的基于彩色图像的形态学变换。并在此基础之上,引入了多分辨率分析的彩色图像形态学变换。试验结果表明该算法对彩色图像的边界检测效果明显地优于单尺度及Sobel等算子的边界检测。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

基于边缘检测的数学形态学方法研究

阐述了用于图像边缘检测的数学形态学方法，在图像边缘检测的预处理。边缘提取、以及边缘连接等方面均可采用数学形态学来实现，并用实验证明数学形态学用于边缘检测有其独有的优点。     

基于边缘检测的数学形态学方法研究

阐述了用于图像边缘检测的数学形态学方法,在图像边缘检测的预处理、边缘提取、以及边缘连接等方面均可采用数学形态学来实现,并用实验证明数学形态学用于边缘检测有其独有的优点.     

抗噪的多尺度形态学边缘检测算法

为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强,能检测到更加丰富的边缘信息,在多尺度形态学边缘检测算法的基础上,提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面,用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像,对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略,从而有效地保留边缘的细节信息,使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面,在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法,因此,该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明,该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响,又能获得较理想的边缘图像。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。