基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性。     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

用小波变换进行图像的空域滤波——边缘检测与去噪

空域滤波是图像处理的一个重要组成部分，本文提出了用多尺度小波变换局部模最大值进行图像空域滤波的方法，并叙述了该方法在图像、图像压缩编码等方面的可能应用。     

基于滤波反投影的二值图像边缘检测新方法

利用基于滤波反投影（FBP）的CT图像重建算法中出现的“杯状效应”,对重建得到的CT值中的最小负值设置阈值因子来调整图像的整体归一化结果,从而得到一种新的边缘检测方法;同时给出一种改进的距离准则,以便针对不同的图像选择最优的阈值因子使得边缘检测的效果达到最佳。     

基于排序统计的图像边缘增强滤波

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波,并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法,该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。如果边缘存在,则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度;如果边缘不存在,则考虑进行噪声的平滑,计算机模拟实验表明,基于排序统计的图像边级增强滤波器在增强边缘的梯度的同时,能     

基于边缘检测的高斯噪声滤波算法

针对传统去噪方法在滤除高斯噪声时导致图像边缘细节模糊的情况,提出一种基于边缘检测的去噪算法。先用Canny算子检测图像边缘,对边缘部分用K近邻平滑滤波器去噪,再对非边缘区域像素用改进的加权均值滤波器去噪。该算法具有较好的边界保持效果,与同类去噪算法相比具有更高的峰值信噪比。     

形态边缘检测在电压暂降持续时间定位中的应用

将数学形态学的组合形态滤波、形态边缘检测应用于电网电压暂降持续定位。首先,利用数学形态学理论构造了一个自适应结构元素组合形态滤波器,以滤除白噪声、脉冲噪声等多种噪声;其次,根据理论选择适宜长度的结构元素对滤波后信号进行腐蚀与膨胀,取其差值得到形态学梯度,通过Top-Hat变换得到其形态边缘,利用阈值方法去除其背景噪声,得到最终定位结果;最后,分析对比了暂降幅度、谐波含量和白噪声方差不同时,该方法的有效性。仿真结果表明,该方法能在多种干扰下快速有效地定位电压暂降持续时间。     

基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法

根据柔性形态学的相关概念和性质,提出了一种基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法.该方法首先定义了方向性结构元素,在结构元素内引入模糊推理方法判别图像边缘方向,进而构造方向性柔性形态学滤波器对图像边缘进行滤噪增强,并根据局部均值和熵差自适应确定增强系数.实验结果表明该方法可以有效滤除噪声,增强图像边缘.     

基于小波分解的痕迹灰度图像边缘检测

针对痕迹图像边缘检测的特征，给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图象边缘检测方法，其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解，其次在不同尺度的子带图像上进行基于局部区域特征的软阈值滤波。最后再进行小波重构，以提取图像的边缘。实验结果表明，该算法比其它算法提高了痕迹图像边缘的检测精度，是十分有效的。     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

基于多尺度形态学的边缘检测算法的改进

一幅图像的大量信息都是由图像边缘提供的,在图像处理中,对于复杂图像很难通过单一的结构元素用数学形态学的膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合得到较满意的检测图像;利用多元素,对形态结构大小尺度进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘;实验结果表明,与传统的边缘检测算子比较,方法计算量小,抗噪性好,可以适应不同类型的图像边缘检测需求。     

基于数学形态学的强鲁棒性边缘检测方法研究

图像边缘检测是图像处理的基本手段，本文提出了一种基于数学形态学的强鲁棒性边缘检测方法。该方法不仅能够有效地检测边缘，而且能够同时消除图像噪声，实验证明，它与其他常用边缘检测方法相比具有较强的鲁棒性，且并行快速，实时性较好。     

基于次序统计滤波器的阶跃边缘检测

在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

用于图象处理的两种新边界检测算子

通过对线性和非线性拉普拉斯算子的分析，提出了一种新的边界检测算子－中值非线性拉普拉斯算子，该算子无方向性，既可保留边界，又可去除噪声，此外，还提出了另一种用图象灰度变换与边界提取相结合检测边界的方法，由此，产生了另一种非线性边界提取算子－灰度均衡化中值非线性拉普拉斯算子。最后对一幅加了盐－颗粒噪声的人物图象进行了计算机验证。     

基于数学形态学的CT图像边缘检测方法

针对人体颅脑CT图像的特点，运用数学形态学的理论和方法，探讨了复合型边缘检测算子及不同尺度对称形式结构元素对边缘检测的影响，并使用IDL（Interactive Data Language）完成人体颅脑CT图像边缘检测实验，取得较好效果。     

一种分形和形态学结合的图像边缘检测算法

分形将灰度图像空间映射到分形维数空间进行边缘检测,形态学利用具有特向性的检测算子进行边缘检测.本文将分形中DFBR模型和改进的形态学方法相结合得到一种新的边缘检测算法.实验结果表明:结合算法具有分形算法的保留图像边缘细节能力和形态学对特殊方向边缘的检测能力,在对含有大量细节图像的边缘提取上优于单一的边缘检测方法,并具有良好的抗噪性能.     

基于小波和形态学的图像边缘检测

在用小波分解加强图像边缘的基础上,利用修正的形态学边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;通过形态结构元素尺度的调整,得到多尺度下图像边缘的特征,并综合各尺度下的边缘特征,得到较为理想的图像边缘,实验验证了该算法的可行性和有效性。