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。     

机械振动信号处理方法研究

信号故障特征的提取是机械故障诊断的重要依据,为提取信号故障特征,需对振动信号进行处理。对振动信号分析和处理方法的研究一直是机械故障诊断领域最重要研究方向之一。目前常用的信号处理方法主要分为时域分析、频域分析、时频分析三大类,由于工程现场拾取的振动信号一般均为非线性、平稳信号,因而数学形态学方法、短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特-黄变换更适于处理这类信号,然而这些方法还存在着各种问题。本文主要对这些方法的特点进行了概述、分析和对比,最后给出了总结展望。     

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。     

数学形态学及其在电力系统中的应用

数学形态学是近年来发展起来的一种具有代表挂的非线性信号分析方法。介绍了该方法的发展，并对其在电力系统中的应用做了展望。     

形态滤波技术及其在继电保护中的应用

随着我国科学技术的飞速发展,我国的形态滤波技术也有了很大的提高。在电力系统中,形态学包括了多分辨的形态梯度和形态学的信号分解,这两种方式以不同的形式对继电系统进行保护,对于故障暂态波在继电的提取也具有重要意义。本文通过对数学形态学的理论介绍,分析了多分辨形态梯度和形态学信号的分解知识,旨在为我国科学技术的发展提供参考。     

模糊形态学算子的研究

模糊集理论几十年来在许多领域都得到了广泛的应用,特别是在模糊信息处理及模式识别中的应用。在图像物体特征提取和识别方面,数学形态学是一门非常实用的图像处理技术。基于完备格上的数学形态学,以此推导在模糊集理论上建立数学形态学,并讨论了模糊形态学算子的相关性质。     

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。     

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。     

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.     

基于数学形态学和颜色统计的车牌定位方法

车牌是车辆的重要信息,是确定车主身份的关键。准确定位车牌是车牌识别的关键步骤,本文提出一种数学形态学和颜色特征结合的车牌定位算法。首先,通过数学形态学处理对车牌粗定位,再结合车牌的颜色像素进行行列搜索,达到车牌的精确定位。实验表明,该算法简单实用,可以有效定位出车牌位置。     

浅谈全相位数字信号处理

我们大家可能知道,数字信号处理是一门信息与通信工程法范畴的学科。数字信号处理是指一种对信号加工处理的方法以及理论,这种方法和理论使用的是数值计算的方式。数字信号处理的最终目的是企图通过对真实世界中虚拟信号进行数字模拟,从而进行更准确的预测和模拟。由于相位数字信号处理方法在军事应用、光信号处理、音视频信号处理、雷达信号处理、电力信号处理等领域都有广阔的应用空间,所以我们更应该深入研究。     

基于CCD/CMOS智能车的信号采集及处理

CCD/CMOS智能车就是就是利用摄像头来采集路面的信息,因此,对信号的采集及处理是智能车系统设计中最关键的环节.文章对CMOS信号采集、处理及抗干扰措施等方面进行了研究.其中对视频信号进行了简单的介绍,着重讨论了信号采集及其处理的方法,实践证明边缘检测法和动态阀值法结合使用是解决干扰的有效的方法.通过黑线判断、黑线连续性判断来处理信号提取中的干扰.     

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。     

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。     

基于数学形态学的图像边缘检测研究

图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位,图像的边缘是指图像中相邻像素点之间的灰度有较显著变化的地方的描述．这种变化可以用数学上的梯度来表征。本文在分析形态学在边缘检测中的优势的基础上,提出了基于数学形态学的边缘检测算法。     

基于ARM9和FPGA的GPS接收机软硬件设计与实现

论述了GPS卫星接收机信号生成原理及其方法,针对GPS卫星信号特点设计制作相应硬件平台和设计信号的捕获、跟踪、同步等信号控制处理策略和实现方法,分析了GPS信号处理流程,提出了卫星接收机的硬件平台选择方法,研究了GPS接收机在此硬件平台的实现方法,最后在Quartus II9.1和ADS1.2下完成了对GPS卫星的数据接收和处理仿真,并在ARM+FPGA硬件平台上进行实现。     

基于数学形态学的VSC-HVDC输电电缆的故障测距

提出一种基于双端故障信息的单端测距法,即当故障距离在中点之前,用M端故障量进行测距,当故障距离超过中点,用N端故障信息进行测距。此法基于数学形态学滤波,再采用形态学梯度提取故障时刻的方法,能准确提取故障点的时刻。本文采用PSCAD/EMTDC进行建模仿真,用MATLAB进行数据处理。实验结果表明,该方法测距原理简单,设备投入少,准确度较高。     

改进的数学形态学图像去噪算法研究

从二值数学形态学出发着重研究了数学形态学的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算,采用了数学形态学算法的腐蚀、膨胀、开启、闭合设计出了一种比较理想的开闭形态学滤波器。实验验证了,本文算法能够有效地去除图像中的高斯噪声,提高了图像的清晰度。     

基于低通滤波技术的道路高频动态响应信号处理技术

对路面动态响应信号进行有效的处理是得到沥青路面结构动力响应的可靠保证。为有效提高路面动态响应信号的分析精度,本文首先对路面动态响应信号进行时频分析,并就常用的低通滤波处理路面动态响应信号方法进行原理介绍和数据处理,结合低通滤波方法对路面动态响应信号进行降噪处理。同时将低通滤波与小波分解重构方法处理后的结果进行分析对比。结果表明：2种处理方法降噪效果均保留了有效信号特征。在频率阈值范围内,低通滤波后的路面动态响应信号幅值损失较少,低通滤波降噪方法更适合已知频率范围的路面动态响应信号处理。     

小波去噪理论的仿真研究

本文利用小波方法对含噪的Blocks信号进行去噪,从小波基函数、阈值、阈值的施加方式、分解层数等方面对信号进行了小波去噪仿真,之后使用平移不变量对结果进行了进一步处理,并以信噪比、均方根误差和视觉效果为标准,对结果进行了研究,得出了对此类信号较好的去噪方法。