基于图像特征的SAR机场目标边缘提取方法研究

SAJR图像边缘检测是SAR图像处理与分析中最基础的内容之一,从分析SAR图像的成像原理及目标统计特性出发,根据SAR机场图像的基本特性,提出了一种基于图像特征的SAR机场图像边缘提取方法,综合运用了中值滤波、图像分割、数学形态学等方法实现了SAR图像的预处理,最后利用Canny算子对预处理后的SAR图像进行了边缘提取.     

基于区域生长法和数学形态学的细胞图像分割

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。     

一种改进的图像边缘提取方法

为提高图像边缘检测的清晰度、精度、连续性以及抗噪性能。结合小波变换和数学形态学设计了一种图像边缘提取算法。重点论述了一种改进形态学边缘检测算子。该算法以含噪图像为研究对象,通过小波分解将原始图像分为高频和低频分量。利用小波变换模极大值法实现高频分量边缘检测,同时基于改进形态学边缘检测算子实现低频分量边缘检测。然后,通过图像融合得到完整边缘。仿真结果表明:所述方法抗噪性能较好,图像边缘清晰度高而且定位精准。     

基于色差与梯度特征的冰糖橙图像自动分割

冰糖橙图像的快速有效分割是冰糖橙采摘机器人视觉系统研究的重要步骤。针对采用传统阈值分割法对水果灰度图像分割的不足,提出了基于色差法与梯度特征的冰糖橙图像分割算法。该算法利用图像颜色特征中R与G分量色差的绝对值和图像边缘梯度特征相结合,运用最大类间方差法对图像进行分割。此方法与传统方法相比,分割效果更好,处理速度快,分割一幅图像仅需0.1017秒,符合冰糖橙采摘机器人的实时视觉系统识别。对分割后的图像进行形态学处理,进一步提高图像效果。     

梯度主动轮廓与曲波变换联合分割方法研究

随着医学技术不断发展,人们对肿瘤图像的分割要求日益提高,为了满足临床需要,提高医学图像分割的准确性,提出了一种基于梯度主动轮廓和第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,以下简称:DCUT)的医学图像分割算法。该算法首先对医学数据进行离散曲波变换,获取增强后的医学数据,再利用Canny算子和形态学运算进行边缘检测,对处理后的数据利用梯度主动轮廓模型确定病灶区域的轮廓。本文选取了297组医学图像进行验证,实验结果表明:医学图像经过本算法处理后,边缘检测性能由传统算法的88.95%达到96.03%,分割位置的准确性得到进一步提高,目标边缘和轮廓提取更加清晰、稳定,有效提高了医学图像分割精确性。     

图像增强技术的分析与研究

图像增强是图像边缘检测、分割以及特征提取等技术的基础,数字图像增强的方法有频域处理法与空域处理法,本文主要介绍空域处理中的灰度变换方法和直方图均衡法。文章首先分析了它们的原理,然后通过MATLAB软件分别用这两种方法对图像进行处理,处理后使图像的对比度得到了明显的改善,增强了图像的视觉效果。     

浅析数学形态学在图像处理中的应用

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。     

基于自适应滤波和多结构元素形态学的图像边缘检测

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。     

数学形态学基础及研究方向的探讨

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。     

一种热带气旋边缘线分形数的计算方法

介绍了一种用于测量红外云图中热带气旋边缘线分形数的计算方法。该方法主要建立在轮廓编码的基础上进行。首先利用闽值分割法对红外图像进行分割,提取出云图中的对流像素。对分割后的图像二值化,然后进行轮廓编码．在编码过程中,识别出符合条件的连续区域（即连成片的对流云系）,计算区域对应的周长、面积以及重心坐标等,根据台风年鉴中的记录查询出对应时刻云图中反映热带气旋的云系,通过周长-面积法,计算出热带气旋边缘线的分形数。     

用于图像分割的边缘检测技术研究和分析

图像分割在数字图像处理技术中占据重要地位,属于机器运算的视觉技术,在图像理论研究及实际图像处理中得到了广泛重视。图像分割没有唯一的标准和方法,应该按照不同种类的图像应用不同的分割技术。现在的图像,基本已经有相应的分割方法可以对其进行分割,在大多数通用方法的情况下,也有些特殊的图像需要用到特殊技术。讲述了边缘检测应用于图像分割比较常用的3种算法,并对基于边缘检测的图像分割方法进行了研究和分析,指出了图像分割技术未来的发展方向。     

基于小波分析边缘检测技术研究

边缘检测是图像分割的基础,小波分析技术可以进行图像的边缘检测。本文提出利用模极大值与自适应阈值相结合的算法进行图像的边缘检测,并仿真得到边缘检测图像。与传统的方法比较,本文采用的方法效果较好,能够检测较弱的图像边缘。     

基于图像处理的木材缺陷的阈值设定研究

通过利用X射线无损检测方法,对缺陷木材进行图像采集。然后对采集到的图像进行预处理,为了提高边缘提取效果:对原始图像、灰度变换增强图像以及中值滤波处理图像分别进行二值化处理,再应用Sobel算子对其进行边缘提取。接着对木材缺陷图像进行阈值的设定研究。我们利用最大类间方差法,寻求最佳阈值,较准确地对木材缺陷图像进行特征提取。对图像分割后,可以使缺陷部位完全从背景中分离。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

基于全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测

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。     

复杂背景下设备防篡改技术的研究

当今社会,科学技术飞速发展,传统的设备防篡改技术面临巨大挑战。为此,本文提出一种复杂背景下基于图像分割和识别的设备防篡改方法。利用涂有红外涂料的标识条,以检测设备是否被篡改。在MATLAB下进行仿真分析,通过图像预处理、图像分割、图像数学形态学处理等一系列操作,最终得到正确标识条的图像,证明本文方法的可行性,并对基于图像分割和识别的防篡改技术前景进行了展望。     

基于多模糊阀值分割技术图像边沿提取方法研究

传统Sobel算子、Canny算子、图像分割技术中需要多个固定阀值作为约束条件,阀值缺少关联性,分割精度差。提出了一种基于多模糊阀值分割技术的图像边沿提取方法,通过对图像进行尺寸与灰度预处理得到边沿区域明显灰度图像,然后通过模糊阀值算法提取图像主要轮廓,以确保提取边沿完整性,确定最佳阀值计算完成图像边沿的提取。实验结果表明,与传统自适应阀值分割算法相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持图像边缘连通性方面以及清晰度都获得了不错效果,提高了边沿提取效率,节省时间,且增强了图像处理普适性,更具有实用性。     

印刷电路板表面轮廓提取算法研究

印刷电路板（PCB）光学检测的主要几何参数有线宽、线距、缺陷尺寸等,其主要步骤为：应用图像处理方法,对印刷电路板的图像进行轮廓提取、几何拟合,最后算出几何参数。其中非常重要的步骤是轮廓提取,本文完成了对图像分割和边缘算子两种轮廓提取方法的检验,并根据实际情况选择符合要求的算法。实验证明,图像分割的方法更加适合PCB的几何参数测量。在本实验基础之上提出一些改进思路和方法,对PCB光学检测的后续工作具有参考意义。     

一种基于形态小波的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题。基于数学形态学的形态小波是一类综合了传统小波线性和形态学的非线性特征的小波,它具有良好的局部时一频性,而且能对图像的形状及形态特征加以描述。文章提出了一种基于形态小波的图像边缘检测方法,实验证明：与单独使用小波变换或形态学的边缘检测方法相比,这种方法具有边缘检测精度高、抗噪声性能好的特点。     

基于改进自动语义标注的图像识别方法

当前图像识别采取边缘算子切割技术,图像目标边缘会出现一些灰度急剧变化的情况.采用阈值法,图像中存在的阴影,照度不均匀,各处的对比度不同的情况,所以不能采用全局阈值法,而采用局部阈值法,即将图像划分为若干个小图像,先对各子图像用阈值法进行分割,再将分割后的小区域合并在一起,得到整幅图像的完整分割结果,这样,不同的区域由于不同的情况,就可以选取相应的阈值,达到最好得分割效果.