一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表...     

一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.     

数学形态学在图像边缘检测中的应用研究

介绍了数学形态学的基本运算及其特点．重点研究了基于数学形态学边缘检测的基本思想和方法，并给出相应的边缘检测结果。     

基于数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究

提出了一种基于双结构元形态学的遥感图像边缘检测方法,与经典边缘检测算法的仿真比较表明,其算法在边缘连续性、边缘定位精度和地物细节体现方面都取得了良好效果.     

基于数学形态学的图像边缘检测改进研究

在对传统的图像边缘检测算法,尤其是基于数学形态学的边缘检测算法分析的基础上,根据其存在的缺陷,提出了改进方法.改进方法包括使用改进的全方位形态滤波器进行滤波,使用改进的形态学边缘检测算子,使用改进的阈值进行二值化处理等.仿真实验结果表明,改进的算法更加有效地去除了图像噪声,提取的图像边缘更加准确,检测精度更高,轮廓更加清晰,连续性更好.     

基于数学形态学多级平均的图像边缘检测

提出了一种基于多级平均的数学形态学图像边缘检测方法，分析了图像边缘提取的特点．与其它形态学边缘检测方法进行了比较知，该方法在保持良好边缘的同时，提高了抗噪能力．     

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。     

基于数学形态学的图像边缘检测方法及应用

图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位,本文提出了一种基于数学形态学的边缘检测算法,并把它应用于Miss图像,Blood图像,和汽车的前照灯的光形图像的边缘检测中,实验证明用本文算法进行图像边缘检测,能较好地保持图像的细节特征,同时有效的抑制噪声。     

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.     

医学图像处理中的边缘检测方法进展(综述)

系统地介绍了边缘检测算子,也介绍多SE边缘金字塔,还给出了几种优良检测算子的实验结果比较.     

基于数学形态学的水声图像处理

对成像声纳采集到的水声图像进行有效且快速的处理与正确识别,是实现水下智能机器人的“声视觉”的关键问题。针对水声图像的特点,传统方法难以保证对“保边去噪”的要求和保持系统算法整合性。为此提出了一种基于数学形态学的水声图像处理方法,该方法采用广义形态开闭变换等形态学方法进行图像处理。试验结果表明,该算法抗噪能力强,效果明显,且计算量小、硬件实现简单,更好地保证了“声视觉”系统的准确性和实时性。     

基于soft形态学的图像边缘检测算法

将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性。     

基于数学形态学的二值图象细化算法

介绍了传统细化算法的主要设计思想,提出一种改进的二值图象细化算法,在原有算法的基础上增加了一组承担交叉线两侧细化处理的结构元素.结果表明:这一算法使得目标图象能从各方面快速、均匀地收敛至其骨架.可以看出,结构元素是数学形态学中形态运算最重要最基本的概念,结构元素选择的是否恰当,将直接影响目标图象的细化结果.     

基于微分算子的边缘检测及其应用

边缘是图像中的重要特征,利用微分算子能够检测图像中的边缘.对常用的Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子的基本原理进行了分析,并利用这几种微分算子对图像边缘检测进行了仿真,对比分析了这几种微分算子的优缺点.最后,展示了微分算子边缘检测的应用.     

指纹图像增强算法的改进

为提高Gabor滤波算法的运行效率,改善指纹图像的增强效果,提出一种改进的Gabor滤波实现方法。该方法将指纹图像分割成小块,以各小块中心点的方向和脊频作为块中每一点的方向和脊频,并对块方向进行量化,以量化方向序号为索引调用滤波模板对指纹图像滤波。滤波结果表明：改进的算法对指纹图像增强效果明显,处理速度快,对于质量较差的图像也具有较好的增强效果。     

基于顶帽变换和Otsu的图像分割方法研究

为了克服直接使用最大类间方差法(Otsu)的图像分割方法不能对具有亮度不均匀背景的图像进行准确分割的不足,提出了一种基于数学形态学中的顶帽变换和最大类间方差法(Otsu)的图像分割方法。首先从数学形态学出发,详细阐述了灰度形态学的基本运算(腐蚀、膨胀、开、闭运算),引申出可以消除图像不均匀背景的顶帽变换法;然后介绍Otsu图像分割算法的具体步骤。最后以MATLAB7.0为实验平台,将顶帽变换和Otsu两种算法结合起来对图像进行分割算法仿真实验。理论分析和仿真实验结果表明,本文提出的方法可以实现快速、准确地分割。     

基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法

为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

从数学的价值看高等数学教学

从对数学的知识价值、应用价值、智慧价值、艺术价值、德育价值、心理价值的研究中，可以探索出高等数学教学的一些方法：(1)注意培养学生的学习兴趣；(2)注意培养学生的思维品质；(3)注意教学内容的选择；(4)注意数学应用能力的培养。     

改进的形态学航空图像边缘检测算法

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于数学形态学的图像边缘检测算法进行改进:一是利用1种自适应加权复合数学形态学滤波器对图像进行滤波,二是结合图像特点和结构元素的自然属性,自适应确定权重,构造出1种具有较强抗噪能力的数学形态学梯度边缘检测算法。实验结果表明,该算法边缘定位准确,能检测出相对完整的边缘图像,且对噪声有较好地抑制作用。