基于数学形态学的图像边缘检测算法

提出了一种基于数学形态的图像边缘检测算法,该算法首先对图像进行直方图均衡和形态学平滑等预处理,然后对图像进行形态学边缘提取及细化处理。实验结果证明该算法优于经典的 Sobel 算子、Laplace 算子和 Canny 算子。     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

典型的红外图像背景抑制滤波算法研究

从红外图像的产生过程及原理,红外图像的特点,红外图像背景、目标和噪声的特征以及红外图像的数学描述等方面对红外图像进行特征分析。针对不同背景的红外图像特点,研究了中值滤波算法、维纳滤波算法、巴特沃斯高通滤波算法、基于Top-hat算子的滤波算法。通过软件编程,实现了针对不同背景的红外图像的4种滤波功能,并对所处理后的图像开展了滤波效果的评价研究。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

基于DSP的各向异性扩散滤波算法优化实现

基于各向异性扩散的图像滤波算法可以在有效抑制图像噪声的同时较好地保持边缘细节,但复杂的算法很难满足系统实时性要求.采用基于直方图的统计方法来确定图像各向梯度模值数组的中值,有效提高了确定图像梯度阈值算法的效率.针对ADSP-TS201的结构及指令特点对算法进行了优化实现,较好满足了系统实时性的要求.     

基于复杂背景的图像分割算法

针对圆柱形钢棒在线计数特定的复杂背景提出了基于双阈值结合数学形态学运算的分割算法。首先分别根据2个阈值进行分割得到2幅二值图像,然后根据目标是圆形以及其大致位置等先验知识分别对2幅图进行腐蚀,开启,闭合等数学形态学运算,最后将高阈值分割得到的图像中的边界信息叠加到低阈值分割得到的图像中。实验结果表明,本方法作为本系统的图像预处理是有效的。     

一种保持图像细节的形态学滤波器

提出了一种保持图像细节的形态学滤波器 .和经典形态学滤波器相比较 ,新的形态学滤波器在其主要算子中使用了结构元素的轮廓 .用测试图和加噪图进行实验 ,表明此滤波器具有良好的保护图像细节和滤噪的性能     

基于DSP的复杂背景下瞄准分划探测与识别

为解决嵌入式模拟射击训练系统中瞄准分划自动探测与识别的问题,以ADSP-BF533数字视频处理系统为平台,利用瞄准分划的灰度和形状特征,综合运用边缘检测、数学形态学和模板匹配等算子,提出了一种复杂背景下瞄准分划探测与识别算法,成功实现了对瞄准分划的自动探测和识别。     

基于小波游程编码的改进算法

提出一种基于小波和数学形态学的自适应游程编码的改进算法.与其他优秀的小波图像编码算法一样,自适应游程编码是一种对小波域经数学形态学处理得到的小波显著系数的有效编码方式.图像小波分解.经数学形态学膨胀处理后,位平面将出现大量极长的连"0",利用游程编码将是非常有效的.改进的自适应游程编码算法最突出的新特点是其可以将原始比特流转换成码长的二进制编码.实验结果表明,当连续码流相等的情况下,改进的算法可以有效减少编码长度.     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

一种新的形态中值小波图像去噪方法

图像去噪是图像预处理中一项重要环节.针对线性小波分析在图像去噪中会丢失一些细节信息这一缺点,利用数学形态学算子的非线性特征,构建了一种非线性的可用于灰度图像处理的形态中值小波,并应用于图像去噪.对比实验结果表明,该方法比线性小波去噪方法具有更好的去噪性能,图像细节信息损失更小.     

求解考虑RMS因素的装备需求量的遗传算法

介绍了如何用遗传算法来解决考虑RMS因素的装备需求量问题。首先，分析了考虑RMS因素的装备需求量问题的要素、约束、输入条件和解空间，并建立了数学模型。然后，讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法。最后，给出了具体实例的输入数据、基于Matlab遗传算法工具箱的编程思路，并比较了遗传算法与阶段最优算法的效果。     

一种梯度变换的水下图像对比度增强算法

在水下激光成像系统中,针对海水对光的散射而引起的图像对比度下降的特点提出了一种自适应改变图像梯度来增强水下图像对比度的算法.该算法分三步时图像进行处理:首先利用双边滤波器对图像进行滤波,以消除噪声;其次根据图像的局部灰度强度,对图像梯度进行处理;曩后通过解泊松方程,将处理后的梯度图像还原成灰度图像,实验结果表明:该算法...     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进

针对LOG算子的不足之处,提出了一种激光雷达图像的边缘检测改进LOG算子算法:用二维自适应Wiener滤波代替Gaussian滤波。仿真结果表明:对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像,该算法能够有效提高LOG算子的边缘检测能力。     

基于多尺度形态学操作的超声图像增强方法

针对医学超声图像低对比度和强噪声给医疗诊断和图像处理所带来的困难,通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的.该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中,利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征,并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制.实验证明,该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的.     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.