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1.
高温扫描隧道显微镜(HT-STM)可以实时原位地捕捉到表面原子的熔化相变过程.在这一原位变温实验中,快速可靠地识别出每帧STM图像中的熔融相十分关键.传统的手工统计方法存在效率低下、随意性大等问题.我们发展出一套基于数学形态学的算法,来自动快速地识别.与人工方法相比,该算法消除了人为主观误差,使确定的边界更加准确、光滑,处理效率提高了266倍.  相似文献   
2.
基于数学形态学的数字全息再现像融合方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
潘锋  闫贝贝  肖文  刘烁  李艳 《中国光学》2015,8(1):60-67
针对数字全息中不同再现距离获得的携带不同聚焦信息的再现像, 提出了一种基于数学形态学的多聚焦再现像融合方法, 以有效扩展成像景深。首先通过小波-Controulet变换获得源图像的高频和低频分量;然后, 针对数字全息中含散斑噪声的特点, 对高频分量采用基于数学形态学区域能量的方法进行融合, 对低频分量采用加权对比度法进行融合;最后, 将融合系数反变换得到融合图像。通过对算法的有效性分析和实验验证, 将本文提出的方法与不加入数学形态学的融合方法进行了对比研究。结果表明, 基于数学形态学的融合方法能充分抑制散斑噪声的影响, 保留更多细节信息, 有效扩展了成像景深范围达11.5 cm。其中, 对于表面粗糙且信息量较少的骰子, 基于数学形态学方法的空间梯度算子提高了11.8%, 熵值提高了2.7%;对于表面光滑且信息量较多的硬币, 其空间梯度算子提高了13.6%, 熵值提高了2.8%。  相似文献   
3.
对民族服饰图案进行自动分割以提取图案纹样元素,是民族服饰图案素材库构建急需解决的难题。通过融合形态学连通域标记和CV模型(MCC-CV),提出了一种民族服饰图案自动分割方法,首先对民族服饰图案进行预处理,然后采用形态学连通域标记算法获得待分割目标的位置和大致轮廓信息,对CV模型进行初始化,最后通过CV模型对不同分割目标进行边缘追踪,以实现民族服饰图案纹样元素的自动分割。实验表明,融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素自动分割方法在边界召回率(BR)为0.5时,分割准确率为60%,与其他自动分割算法相比,该算法更为有效,满足了民族服饰图案素材库建设对图案纹样元素分割的基本要求。  相似文献   
4.
基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准   总被引:1,自引:0,他引:1  
王志社  杨风暴  纪利娥  陈磊 《光学学报》2014,34(2):215002-190
针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。  相似文献   
5.
The relationship between the rheological properties of nylon-6,6 solutions and the morphology of their electrospun nanofibers was established. The viscosity of nylon-6,6 in formic acid(90%) was measured in the concentration range of 5 wt%-25 wt% using a programmable viscometer. Electrospinning of nylon-6,6 solutions was carried out under controlled parameters. The chemical structure, morphology and thermal properties of the obtained nanofibers were investigated using Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR), scanning electron microscopy(SEM) and differential scanning calorimetry(DSC), respectively. Entanglement concentration(ce) was found to be 15 wt% and a power law relationship between specific viscosity and solution concentration was observed with exponents of 2.0 and 3.3 for semi-dilute unentangled(c ce) and semi-dilute entangled(c ce) regimes, respectively. The diameter and uniformity of the nanofibers were found to be dependent on the viscosity. Moreover, the average diameter of electrospun nanofibers was found to be dependent on zero shear rate viscosity and normalized concentration(c/ce) in a power law relationship with exponents of 0.298 and 0.816, respectively. For nylon-6,6 solutions, the entanglement concentration(ce = 15 wt%) provides the threshold viscosity required for the formation of a stable polymeric jet during electrospinning and producing uniform beadless fibers. For concentrations less than ce, beaded fibers with some irregularities are formed. DSC analysis showed an increase in crystallinity of all electrospun samples compared to original polymer. Furthermore, Based on FTIR spectroscopy, α phase is dominant in electrospun nanofibers and minor amount of β and γ phases is also available.  相似文献   
6.
传统的高光谱图像分类主要是基于像素的光谱特征,在一定程度上忽略了高光谱遥感图像中像素之间的空间相关性。为了充分利用高光谱图像中的空间信息,提出了一种基于加权多结构元素无偏差形态学的空间特征提取方法,并基于形态学的多尺度特征和结构保持性提出了基于邻域的多尺度空间特征提取方法,得到了高光谱遥感图像的空间特征。对k-NN分类算法进行改进,提出了基于变精度粗糙集和重构误差的k-NN分类算法,实现了基于空间特征的高光谱遥感图像分类。在两个不同的高光谱遥感图像的实验验证了基于空间特征和改进k-NN分类算法的性能。  相似文献   
7.
 利用图像方差能很好地反映目标边缘信息的特点,提出一种基于方差的K均值聚类红外目标检测算法。利用形态学方法对红外图像进行预处理,运用相应的模板计算得到红外图像的方差图像,利用K均值聚类算法对方差图像进行聚类,从而分离出目标类别和背景类别。实验表明,该算法提取的红外图像中目标信息的兰德指数最高,说明该算法能有效地提取红外图像中目标信息,从而达到目标检测的目的。  相似文献   
8.
牟玉芬 《物理实验》2012,32(6):13-16
提出了基于数学形态学和纹理特征的快速定位车牌的方法.该方法包含4个步骤:预处理,利用Sobel算子进行垂直边缘检测,通过形态学操作得到连通域,利用车牌的纹理特征和字符特征最终定位车牌.使用该方法对1 144幅图片进行实测,1 102幅图片定位成功,正确识别率为96.3%,处理时间为160~200ms.  相似文献   
9.
为满足高功率激光驱动器光束自动准直的高精度和实时性要求,提出了一种快速高精度的自动准直目标定位算法。首先利用变结构元广义数学形态学边缘检测算法在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用拉格朗日多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合以及几何形心拟合的方法实现图像中光斑目标中心的精确定位。该算法在神光Ⅱ升级装置的光路自动准直中得以验证,实验结果表明八路预放光路准直时间小于3 min,主放光路准直时间小于7 min,主放输出光束近场准直准确度优于0.2%,远场指向准确度优于0.2(RMS)。  相似文献   
10.
付蓉李洁  高新波 《光子学报》2014,39(6):1034-1039
为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.  相似文献   
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