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本文提出了一种边缘检测的有效算法．该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取，实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差，为此，笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。 相似文献
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基于灰度形态学的高分辨率遥感图像边缘检测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种用于高分辨率遥感图像边缘检测的灰度形态学方法,该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理的膨胀、腐蚀、开启和闭合等算法进行边缘提取。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法保持图像的细节特征,较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题,具有很好的边缘提取能力。本文给出了用Matlab6.5实现的具体代码。 相似文献
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用传统的边缘检测方法效果不理想,针对遥感图像中存在的噪声问题,提出了一种基于小波变换和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。该方法充分利用小波多分辨率的特点,对图像进行去噪处理,然后用多结构元素灰度形态学的方法对图像的边缘进行检测。试验结果证明,此方法优于传统的边缘检测方法,具有边缘检测准确和良好的抗噪能力。 相似文献
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基于数学形态学的IKONOS多光谱图像分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用数学形态学方法,研究与探讨了IKONOS多光谱图像的分割技术.提出一种结合图像边缘特征和纹理特征的混合分割新算法.在高分辨率多光谱遥感图像K-L变换的基础上,采用多尺度多方向形态学梯度算子提取边缘特征.应用数学形态学滤波及局部方差统计特征对图像对象进行标记,最后采用强制最小过程,进行标记控制的分水岭分割.研究结果表明,提出的分割算法优于仅利用边缘特征的分水岭分割算法,同时,该算法能较好地解决分割过程中存在的过分割与欠分割问题,是一种适合高分辨率多光谱遥感图像的分割算法. 相似文献
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基于数学形态学细化算子的改进Canny算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
边缘检测是图像处理领域研究的一个重要内容。本文基于数学形态学改进现有Canny算子。该方法首先用Canny算子进行滤波,然后采用非极大抑制技术,将强边缘图像和弱边缘图像的边缘进行连接,再对提取的边缘利用形态学细化算子细化。针对不同图像采用不同门限比例,可取得不同的边缘提取效果。本文采用峰值信噪比、均方误差、平均绝对误差三个评价指标对边缘检测算法的优越性进行度量。实验分析表明,本文算法优于Sobel算子、Roberts算子、Log算子及传统Canny算法。 相似文献
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提出了一种基于对比度增强和形态学的遥感影像道路边界与特征点提取的方法。先对遥感影像进行对比度变换增强,通过对比分析直方图均衡化和对比度分段线性增强两种方法获取的增强影像,选取区分度大的分段线性增强方法进行影像增强,然后运用数学形态法进行影像分割,实现道路和其他图像信息的有效分离。利用Krisch算子进行边缘检测提取道路的边缘信息,并基于边缘特征利用改进的Harris算子提取特征点,将提取的特征点进行拟合并用函数模型描述图像道路信息,用于后期制图中道路信息的矢量化。 相似文献
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数学形态学用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形态以达到对图像分析和识别的目的。其中细化是处理线状二值图像的一种重要技术,它可以把二值图像区域缩成线条,以逼近区域的中心线,极大地减少图像中的冗余信息量,以便进一步分析和识别。本文研究了通过击中变换实现的骨架线提取算法,并将其应用于城市居民地的街网数据提取,取得了较好的实验效果。 相似文献
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为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。 相似文献
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王忠丰 《测绘与空间地理信息》2010,33(3):168-170
针对文本图像存在的噪声,提出了小波变换和数学形态学相结合的文本图像去噪算法。通过小波变换对原始图像进行多尺度分解,对小波近似系数进行线性拉伸处理,细节系数进行域值化处理后重建图像,对重建图像进行直方图均衡化,然后再进行数学形态学运算去除剩余噪声。结果显示本文方法对于存在大量噪声的文本图像可以起到很好的去噪效果。 相似文献
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本文是作者关于“数学形态学与数字地图图像的分析和识别”研究成果的一部分。文章提出了地图图形的集合概念和地图图像形态分析的基元确定原则,证明了结构元素的基元最小分解定理;同时,介绍了基本的形态学变换,统一并扩展了带约束条件的数学形态学变换模型;从而,奠定了数字地图图像分析和识别的数学基础。 相似文献
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一种基于数学形态学的边缘检测算子 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子,以二值形态学为理论基础,将原有的形态学梯度算子进行改进,进行图像处理时,首先选用迭代阈值的方法对图像二值化,然后利用改进的形态学梯度算子提取图像边缘信息.实验结果表明,将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,且有很好的抗噪能力. 相似文献
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视频测量影像序列椭圆形人工目标点快速识别和跟踪方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法。该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪。试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上。 相似文献