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边缘检测是图像分割的重要环节,边缘提取的好坏直接影响了整个图像处理的效果。数学形态学用具有一定形态结构的“结构元素”去度量图像的形态,以解决图像处理和分析问题。文章通过对多种边缘检测方法的分析比较,结合高速公路路口汽车图像噪声大的特点,提出了基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测。该方法不但能有效地改善有噪图像边缘检测的效果,鲁棒性好,而且并行快速,便于硬件实现。 相似文献
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提出利用L*a*b*肤色模型和数学形态学相结合的方法,实现彩色图像人脸检测.建立L*a*b*颜色空间的肤色模型,利用该模型提取肤色区域;然后,用数学形态学算子,完成去除噪声和干扰,分割候选目标等处理过程;最后,利用人脸的比例关系框选出人脸区域.实验表明,该方法计算开销较小,易于实现,准确率较高,速度快. 相似文献
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提出一种基于数学形态学和均值聚类的实时车牌定位算法,将边缘处理与聚类分析相结合,得到车牌字符的垂直边缘信息,然后通过数学形态学运算处理,结合车牌的多个特征对车牌进行定位,试验证明,该算法准确率高,抗干扰性强. 相似文献
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一种基于数学形态学与小波域增强的滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效滤除图像高斯噪声,将数学形态学与小波域增强相结合,提出了一种高斯噪声新型滤波算法.该算法首先将噪声图像进行二维小波分解,得到低频和高频子图像;然后保留低频子图像不变,对各高频子图像根据其噪声分布特点分别设计出多角度、多结构逐级形态学滤波器进行滤波处理,并进行小波分解系数重构;最后对经过形态学滤波后的图像进行2层小波分解,通过设计出一种新型小波增强函数对不同幅值的小波系数进行不同程度的收缩处理,在此基础上进行分解系数重构.将自适应中值滤波与数学形态学滤波与本文算法进行比较,实验证明本文滤波算法其去噪效果优于前两种算法. 相似文献
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针对目标运动对线性调频步进信号雷达成像的影响,提出一种基于时频分析的目标运动参数估计方法。对差频处理后的各簇回波信号进行快速傅里叶变换,利用变换后信号与子脉冲序列的线性调频关系,通过维格纳分布和Radon变换对目标不同时刻运动参数进行估计。结合二值数学形态学与图像边缘检测方法提高对多散射点目标运动参数估计的精度。在此基础上,针对目标可能出现的变速运动情况,利用最小二乘算法拟合整个成像时间内目标运动速度的变化,较好地实现对机动目标的运动参数估计。仿真实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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