手背静脉图像分割及细化算法研究

手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理．分别采用局部最大类间方差法（OSTU）、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang＆Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。     

一种改进的细胞图像分割算法的研究

针对细胞图像的特点,提出一种改进的基于分水岭算法的细胞图像分割方法。在该方法中．对细胞图像进行数学形态学变换,即采用Top—hat变换后的图像与原始图像相加再减去Bottom—hat变换后的图像以得到最大对比度的图像．继而进行距离变换,最后运用分水岭算法进行分割。实验证明,该改进方法能够得到较好的分割结果。     

改进标记分水岭的乳腺X线图像肿块检测方法

乳腺X线图像肿块大小不一,固定参数的传统标记分水岭算法无法实现乳腺X线图像肿块的有效检测。针对此问题,文中提出了一种结合形状特征和改进型标记分水岭的乳腺X线图像肿块检测方法。在计算前景标记时,结合标记的形状特征判定前景标记,通过对前景标记进行形态学膨胀并提取边缘以获得背景标记,利用改进型自适应参数标记分水岭算法实现肿块检测。实验结果表明,文中算法通过结合形状特征,自适应地选择合适的形态学参数,使得肿块检测准确率高于传统标记分水岭算法。     

数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

基于三帧差分法和改进ViBe算法的前景检测方法

在运动目标检测众多算法中,ViBe算法是一种快速并且高效的运动目标检测算法,在视频监控领域得到广泛的应用.但是这种方法存在对鬼影的消除速度缓慢,容易形成拖影,而且容易发生漏检,易受到噪音的干扰.当物体运动状态变化缓慢时,原位移区域会留下残影等现象.论文针对以上问题提出了一种结合三帧差分算法的改进的ViBe算法,改进背景模型的初始化来对鬼影进行消除,并且加快鬼影的消除速度.采用自适应阈值来提高检测效果,针对背景中存在的噪声和空洞点采用形态学处理来对其进行消除.实验结果表明,改进的算法可以在很短的时间内就可以消除鬼影,并且在消除噪声和空洞等方面有很好的效果.     

计算机基础SPOC教学内容细化研究

教学内容的设计,是高职计算机基础课程SPOC教学的核心环节。基于细化理论的教学内容设计,能让学习者对知识内容有一个整体的认知,从而避免SPOC模式下碎片化学习带来的弊端。首先,根据课程目标、教材、学习者特征确定教学内容,然后基于细化理论,对教学内容中的概念性知识、理论性知识、任务知识进行分解和组织,为一线教师开展教学设计提供一些参考。     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.     

区域电磁环境的动态特性表征

区域电磁环境中各种电磁干扰辐射信号种类繁多、调制体制各异,信号参数的动态变化,传播路径及其相应影响的不确定性,表现为电磁信号在时间、能量上相互干扰发生异常变化造成电磁环境动态性异常激烈,导致区域内接受设备系统性能下降。针对这一问题,提出基于分形理论与数学形态学相结合的方法,研究区域电磁环境动态特征,利用分形维数表征电磁环境动态性。首先,基于信号基础理论对区域接收点处电磁信号的集合进行建模;其次,利用数学形态学滤波原理对接收的电磁信号集合进行交替滤波,滤除电磁信号中的脉冲噪声和白噪声;最后,运用分形理论求解电磁环境接收点集合的关联维数,并对计算结果进行仿真分析,表明该方法能从时间、空间和能量上为电磁环境的动态性提供有利支撑。     

改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。     

复杂背景下高层建筑钢结构板孔心影像坐标量测

针对复杂背景下钻有圆孔的钢结构板图像,为实现圆孔中心的精确定位,根据近景摄影测量中二维直接线性变换的方法确定各圆孔对应的感兴趣区域,并分别对其进行二值化、形态学等处理,之后采用Canny算子检测圆孔像素级边缘,同时根据边缘轮廓所占面积作为条件,剔除错误边缘;为提高边缘点的定位精度,在像素级边缘点的基础上使用Zernike矩获取圆孔的亚像素级边缘点,最后对边缘点集用最小二乘的方法进行多次椭圆拟合,从而确定圆孔中心在图像中的精确位置.试验结果表明,该方法可以获得较高的孔心影像坐标量测精度,点位"均方差"达到0.182mm.