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1.
形态学算子在图像处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
将腐蚀、膨胀算子经过有效组合,形成了一个性能优良的滤波算子,同时介绍了在冲击噪声的去噪中表现出显著效果的Extrema killer算子。提出了一种基于数学形态学的边缘检测算法,该算法先用一个较小尺度的结构元素进行腐蚀,后用一个较大尺度结构元素进行膨胀,用（fθB1） B2-f作为边缘检测算子。实验证明用所给算法进行图像边缘检测,能较好地保持图像的细节特征,同时能有效的抑制噪声。 相似文献
2.
引导滤波是一种能保持图像边缘的滤波器,可用来减少图像噪声。高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian,LoG）在去噪的同时能够检测到边缘信息,并实现图像边缘增强。针对 X 光安检图像噪声大、边缘不清晰、对比度低等特点,提出一种基于引导滤波与 LOG 算子的安检图像增强算法。首先用引导滤波对图像作平滑处理,然后用 LoG 算子检测其边缘并进行增强,最后用限制对比度自适应局部直方均衡化（CLAHE）作对比度拉伸。实验结果表明,该算法与改进 CLAHE 算法相比,平均梯度可提高 50%左右,图像清晰度较高。 相似文献
3.
郭翠锋 《晋城职业技术学院学报》2010,3(2):29-31
在数字图像处理中,边缘检测和图像配;住是两种最为关键的技术本文研究了多尺度数学形态学边缘检测算子,并在理论上提出了基于多尺度数学形态学边缘检测的图像配准算法。 相似文献
4.
陈亮 《赤峰学院学报(自然科学版)》2018,(5)
形态学衍生于集合论,其核心思想是通过将不同大小、方向和结构的元素放入图像中,进行形态学变换运算来对图像进行边缘检测.为了解决噪声等一系列问题,研究者们将形态学中的各种算法组合起来,形成了诸如多结构元、多尺度法的形态学边缘检测算法,每种方法都提高了抗噪性和精确性.本文提出了多尺度米字型结构元改进形态学边缘检测算法,以不同尺度的米字型窗口结构元和改进形态学相结合来达到图像边缘检测的算法.米字型结构元保证各方向信息的基础上,当结构元扩大的过程中相较于传统方形结构元,有效地减少了运算量.与之前的形态学边缘提取算法相比,对于含噪声的图像的边缘提取效果和运算时间都有一定的提高. 相似文献
5.
6.
提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快. 相似文献
7.
首先利用给出的算法对阻像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接．实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效． 相似文献
8.
提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘.仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来. 相似文献
9.
Canny算子法是边缘检测的重要方法之一。本文从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数对Canny算子进行了改进,扩展了Canny算子在SAR图像边缘检测中的应用。仿真结果表明该算法提取的边缘丰富,同时又抑制了噪声。 相似文献
10.
一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法。在经过预处理的基础上,运用形态学的开闭运算滤除噪声．局部灰度增强后用Canny算子检测得到清晰的连续的边缘。该算法对噪声有很好的鲁棒性,并得到真正的边缘。 相似文献
11.
马光春 《喀什师范学院学报》2010,31(6):33-36
提出了一种基于数学形态学的多尺寸、多结构元素自适应边缘检测、增强图像的算法,用多结构的元素和大小不同尺度的元素先后检测图像的边缘,并按一定的权值进行融合处理来增强图像．实验结果表明,该算法可以较好地提取图像的边缘特征,保护图像的细节,增强图像的对比度,丰富图像的层次,且对噪声有较强的滤除作用． 相似文献
12.
施成湘 《重庆第二师范学院学报》2007,20(3):46-49
为提高算法的普适能力,本文提出了一种新的模糊彩色图像边缘检测算法。算法引入了特征散度度量像素差异性,凭借多尺度理论去噪和准确定位的优势,有效地检测彩色图像的边缘。与传统的边缘提取算法和模糊竞争算法相比,模糊彩色图像边缘检测算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,得到更满意的效果,与人的主观视觉感知具有良好的一致性。 相似文献
13.
提出了一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法。首先对图像按需求裁剪,然后根据像素间灰度差异关系实现灰度图的二值化,再利用一套组合的形态学操作实现抽出背景、去除目标区域噪声、平滑边缘,最后通过去除所有内部的点获得线粒体的边缘。实验结果表明,对于电镜图像的线粒体边缘检测,该算法比现有的算法更有效,更接近人工检测的结果。 相似文献
14.
针对传统光纤端面尺寸检测几何尺寸误差大、效率低的弊端,采用一种基于Halcon的光纤端面尺寸检测方法,利用数字图像处理算法,采用中值滤波的方法对图像进行预处理,消除图像噪声,并对图像进行二值化及形态学处理,选用Canny算子作为边缘检测算子确定像素级边缘,该方法边缘检测性能较好,且具有较强的抗噪声能力|再从选取的边缘中选出类圆度高的部分边缘进行共圆轮廓合并、拟合,通过拟合的椭圆和圆得到光纤半径、不圆度、同心度等几何参数。实验结果表明,纤芯和包层半径可以精确到万分之一,不圆度和同心度可以精确到小数点后8位,测量精度较高且不受操作水平影响。 相似文献
15.
针对局部灰度特征方法在高噪声图像中定位精度低的问题,提出改进局部灰度特征方法并用于工件亚像素边缘检测。首先,使用改进的Canny算子代替基于一阶导数的梯度算子,以便更精确地提取粗边缘;然后在采集到的像素窗口两侧建立子图像,代替单个窗口特征以修改边缘上下两侧强度值,再将新构造的子图像中间列像素进行加权,加速图像迭代复原速度;最后,通过所有新生成的子图像局部灰度特征重新计算亚像素位置,进一步提高检测精度。实验结果表明,在无外加噪声和加入1.00%、5.00%的噪声标准偏差图像中,RMS误差明显降低,亚像素坐标数与定位精度明显提高。 相似文献