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.     

基于形态滤波的漏磁信号基线漂移在线处理

为了实现快速漏磁检测,采用形态滤波的方法对漏磁信号的基线漂移进行在线处理．首先,运用Maragos类型形态滤波器,选择平面结构元素作为最佳形态滤波形式,并通过实验得到最佳结构元素选取标准;然后,利用该滤波器和小波分解的方法分别对仿真信号和采集到的漏磁信号进行基线漂移的处理．结果表明：形态滤波的方法能够实时准确地实现基线漂移的去除．     

基于数学形态学的机场跑道自动识别方法

如何自动、正确且快速地从遥感或航拍图片中检测战略目标,是导弹能否准确击中目标的关键,在军事领域具有重要意义.针对机场跑道目标的各种特性,提出一种基于数学形态学形态滤波和形态重构的机场跑道自动识别算法.实验结果表明,该方法识别机场跑道的效果良好.     

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.     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。     

电热毯火灾模拟与微观形貌分析方法研究

通过模拟电热毯在各种条件下工作并引起火灾的过程,制备出不同形貌特征的电热丝,然后分别用体式显微镜和扫描电子显微镜观察电热丝表面的宏观和微观形貌,通过比较和分析其火灾痕迹特征,鉴别出电热毯在火灾发生前的工作状态,为电热器具火灾原因的准确认定提供依据,并提出一种新的鉴定技术——微观形貌法。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

野外复杂背景下轻武器射击目标的图像识别算法

针对野外复杂背景下轻武器射击目标图像的分析判别,首先采用一种彩色空间聚类分析和阈值分割相结合的混合算法,即基于S、I通道的目标图像两步分割算法,将目标区域从背景图像中分离出来.然后基于机器学习理论中的Boosting算法,利用区域的形状特征和纹理特征等组成一个强分类器,将目标区域从其他区域分离出来,同时判断出目标的类型.     

形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。