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数学形态学是一种基于集合论的方法和理论,其基本思想是利用一个结构元素去探测一个图像,通过目标图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的。本文在系统推导了数学形态学的基本运算和理论依据的基础上,对数字图像处理中的基础应用和形态学中的图像边缘检测算法展开了深入的分析,并围绕形态学图像边缘处理的抗噪边缘检测进行了优化处理。 相似文献
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为了有效地抑制噪声对图像的影响,能够清晰准确的对图像进行边缘提取,提出一种全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测方法。该方法利用基本形态运算对噪声的抑制能力,并结合基本的形态检测算子,得到抗噪型的边缘检测算子。采用形态运算的加权组合构造出全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测方法。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该方法运算简单,几何意义明确,而且在边缘检测的抗噪声等方面有着显著的优点。尤其是全方位、多尺度的形态学算子对于图像边缘的检测效果更好,它可以克服普通算子边缘不连续以及普通意义上的数学形态学上的对于噪声敏感等缺点。 相似文献
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基于自适应滤波和多结构元素形态学的图像边缘检测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对各种滤波方式以及数学形态学中腐蚀、膨胀等基本原理进行了研究,采用自适应滤波和多结构元素形态学相结合的方法进行了图像的边缘检测。通过仿真实现,证明此方法可以有效去噪,并得到连续性较好的边缘图像。 相似文献
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数学形态学基础及研究方向的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
数学形态学处理是处理数字图像的一种新方法,它在代数的基础上运用形态学的原理对数字图像进行分析。许多非常成功的理论模型和视觉检测系统都采用了数学形态学算法作为其理论基础或组成部分。数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题。目前,数学形态学已在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别、计算方法与数据处理等方面得到了极为广泛的应用,形态学图象处理已经成为计算机数字图象处理的一个重要研究领域。本文主要对数学形态学的基本理论及其在图像处理中的应用进行了综述。 相似文献
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本文主要利用最大方差法和数学形态学相结合的方法对SCFRW（碳纤维木质复合材料）样板图像进行图像分割和边缘检测,通过与传统的边缘检测方法（Sobel、LOG、Canny三种检测）进行比较,结果证明用最大方差法分割后的图像通过形态学边缘检测后具有良好的边缘效果,为研究SCFRW样板性能所涉及到的碳纤维形状特征提取做了较好的前提准备工作。 相似文献
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贴壁细胞与普通血细胞图像不同,其细胞的大小形状各不相同。将边缘检测、阈值、数学形态学方法等应用于贴壁细胞图像,对比分割效果,将区域生长法与数学形态学算法二者结合用于细胞图像分割,取得了较好的分割效果。 相似文献
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基于多尺度Top-Hat算子的车牌图像预处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,本文提出了采用不同尺度结构元素的TOP-hat算子用于车牌图像预处理.实验结果表明了该算子比其它典型边缘算子如Roberts、Sobel等具有更强的抗噪声能力、提取目标的边缘更加准确,在车牌图像预处理中有较大的优势. 相似文献
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《黑龙江科技信息》2015,(32)
图像边缘检测技术是处理数字图像的重要内容之一,它包含了目标物体显示在图像上的主要信息。边缘就是指一组相连的像素的集合,这些像素周围的灰度具有显著的变化的部分。边缘检测技术是从图像中提取感兴趣的对象的边缘信息(要去除不需要的信息),在图像的局部区域中针对像素点的一种运算,在图像的处理中有着重要的作用。因此边缘检测技术是分析图像和提取图像的主要内容的重要手段,在一些预处理的算法中有着重要的作用。在本文中首先分析了图像边缘检测技术的研究的意义和发展的现状,主要对边缘检测技术分析,主要是对边缘和梯度进行主要介绍,在接下来叙述各种经典的算子,比如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplacian算子等,进一步了解这些算子的优缺点和适用性;在具体叙述传统的Canay边缘检测算法,并通过传统的Canay边缘检测算法进行不断改进,以更好的满足图像边缘的自动化检测以及检测的精确度等;最后总结图像边缘检测技术和未来的展望,随着科技的不断发展,图像边缘检测技术在生产和生活中起到的作用越来越重要。 相似文献
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固体物质燃烧特别是木棒燃烧过程中,由于木棒质材的非均匀性,导致火焰图像边缘轮廓信息模糊不均匀,产生相频误差,对火焰的状态监测和模拟效果不好。提出一种基于模糊神经差拍控制的木棒燃烧火焰图像鉴相融合方法,设计基于数学形态学的木棒燃烧火焰生成模拟方法,构建木棒燃烧的火焰像素结构数学形态学模型,计算火焰质心偏心距、火焰丰度等参量特征,有效地反映火焰燃烧状态,使用Gabor算子计算差拍控制图像的梯度边缘密度分布,找到火焰图像特征量与燃烧状态的内在联系,通过鉴相特征融合方法,判断火焰稳定性,实现火焰监测控制。实验结果表明,该方法边缘轮廓清晰完整,受背景杂质干扰小,细节较丰富,特征更明显,抗噪性能高,展示了该算法在木棒火焰图像鉴相融合中的优越性能。在火灾预防和监测、冶金锅炉安全运行和燃烧控制等领域具有重要的意义。 相似文献
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由于图像的边缘通常含有大量重要信息,因此,边缘检测成为图像处理的一个重要环节,其检测算法也获得了广泛的研究,巴经形成了Robert、Laplacian、Canny等多种算法.但这些传统算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面还存在一定的问题.本文研究了基于形态学的边缘提取算法,并与传统算法在抗噪性等方面作简单比较. 相似文献
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在检测过程中,假设智能视觉对象空间的人群忽然大量聚集,检测对象忽然增多,导致传统的检测方法无法对目标人群进行快速精准的抓取,从而降低了检测的清晰度和有效性。为此,提出基于改进形态学边缘检测算法的人群忽然聚集过程的检测方法。依据卡尔曼滤波方法对视觉空间的视频图像进行卡尔曼滤波处理,去除视频图像的噪声,根据形态边缘算法理论对目标人群的边缘信息进行提取,建立聚集人群流量方程,从而实现人群忽然聚集过程的有效检测。实验结果表明,利用改进算法进行人群忽然聚集过程的检测,能够提高检测的精准度和有效性,具有极大的优越性。 相似文献
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经典的边缘提取是以原始的图像为基础,考察图像每个像素的每个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律用微分算子法检测边缘.Canny推导出最优边缘检测算子,边缘检测和定位优于其他算子. 相似文献