形态学梯度

摘要： 目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作.有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法加密道路中心点,最终得到道路中心线.实验分析表明,本文方法省去了旋转角度的计算,同时延续模板匹配优势,算法简单,易于操作,实验效果较好.

摘要： 本文基于海天背景目标提取技术的研究,给出一种实用的海天线提取算法.首先,采用空域滤波消除弱小船只目标和近域海浪杂碎波的干扰,对降噪后的红外图像进行形态学梯度运算,采用Ostu阈值分割方法,获取海天线边缘轮廓,然后利用Hough直线检测算法,获取海天线待拟合点数组,最后利用最小二乘法拟合海天线.实验结果表明,本算法能够准确、快速地提取海天线,为海上目标的快速探测跟踪奠定基础,对红外搜救设备进行海上目标探测跟踪具有重要意义.

摘要： 边缘提取是实现芯片定位的重要环节,为适应高精度的定位要求,提出一种粗精结合的亚像素边缘提取的方法.首先计算图像的形态学梯度,获得边缘的像素级位置,然后根据边缘附近像素灰度值的单调性筛选出有用的特征点,再利用最小二乘法将特征点像素值拟合为高斯曲线,曲线的中点即为亚像素位置.最后通过实验测得该方法的检测误差为0.2像素,并具有较好的稳定性.

摘要： 边缘提取是实现芯片定位的重要环节,为适应高精度的定位要求,提出一种粗精结合的亚像素边缘提取的方法。首先计算图像的形态学梯度,获得边缘的像素级位置,然后根据边缘附近像素灰度值的单调性筛选出有用的特征点,再利用最小二乘法将特征点像素值拟合为高斯曲线,曲线的中点即为亚像素位置。最后通过实验测得该方法的检测误差为0.2像素,并具有较好的稳定性。

摘要： 本文旨在从医学影像数据处理入手,尝试利用开源计算机视觉库OpenCV对其进行可视化编辑。通过综合运用一种改进形态学梯度和Zernike矩算法的医学影像亚像素边缘检测方法,拟对图像进行准确分析以甄别出异常的医学影像,以期将深度学习技术研究运用到医学影像检测领域中,帮助提高辅助诊断预测的精准性。

摘要： 提出了一种新的管道裂缝检测方法,基于OpenCV开源平台开发了一个方便用户使用的图像处理系统,实现了管道缺陷检测.该方法首先利用中值滤波法去除图像中的噪声;然后使用形态学梯度算法检测裂缝图像边缘轮廓;最后通过Otsu算法自适应地选取阈值分割图像得到管道裂缝的二值图像.对管道裂缝的检测实验结果表明本文提出的方法检测效果优于DEE(dou?edge evaluation)方法.%In this paper,a novel method for pipeline crack detecting based on image processing technology was pro?posed. A user?friendly image processing system for pipeline crack detecting was developed on basis of open comput?er vision library. Firstly,median filter is used to remove the noise of image;then,the morphological gradient algo?rithm is applied for edge detection;finally,the binary image of pipeline crack is obtained by applying Otsu algo?rithm for selecting the threshold segmentation image adaptively. The experimental results of pipeline crack detecting show that the detection effect of the method proposed in this paper is superior to DEE algorithm.

摘要： 针对现有基于圆形模板匹配算法需要人工设定模板尺寸的问题,提出一种自适应圆形模板的高分辨遥感图像道路提取算法.首先引入一种改进的局部形态学梯度图,基于形态学梯度图设计了一种自动生成模板尺寸的算法;接着借助改进的道路显著图,按迭代内插的方式搜索起始点与终止点之间其他道路点,搜索过程综合利用了显著图信息和几何夹角信息,使得算法具有更好的识别效果.试验结果表明,本文算法可适用于多种不同条件的遥感图像,能更加有效地从高分辨遥感图像中提取道路信息.

摘要： Image edge detection has been widely used in practical applications, but the details of images are lost in the detection result. To solve the problem, a new image edge detection algorithm was proposed. Firstly, the two-dimensional binary wavelet transform was used to pre-process the image. Then, the edge points of the image were detected by using a new adaptive dual-threshold algorithm. Finally, an improved mathematical morphological gradient detection algorithm was used to further detect the edge information of the image. The simulation results show that; 1) The new algorithm can detect more edge information of the image, and the extracted edge of the image is more clear and delicate; and 2) Compared with single morphological algorithms, this algorithm greatly decreases the mean-square error value of the image and increases the peak signal-to-noise ratio by 2. 3 dB.%图像的边缘检测在实际生活中广泛应用,但其检测结果仍存在细节丢失问题.为此提出一种新的图像边缘检测算法.首先,采用二维二进制小波变换,对图像进行预处理;然后,结合一种新的自适应双阈值算法,检测出图像的边缘点;最后,采用改进的数学形态学梯度检测算法,对图像的边缘信息进行进一步检测.通过仿真实验得出,新算法能够检测到更丰富的图像边缘信息,使图像的边缘提取更清晰、细腻;与单一形态学算法相比,新算法使图像的均方误差值大幅度降低、峰值信噪比提高了2.3dB.

摘要： 本文分析了目前电流互感器(CT)饱和检测各种算法的优势和不足，提出一种基于形态学梯度的电流互感器饱和检测的改进算法。算法包括两方面：一方面，利用混合形态滤波器对信号进行滤波预处理，最大限度地去除噪声对饱和检测的影响;另一方面，利用合适的形态学算子对去噪后的信息进行暂态突变检测。仿真结果表明，该算法设计简单、计算量小，具有较强的抗噪与奇异性检测性能，可通过选择合适的结构元素准确地确定CT饱和发生与结束的时刻。

摘要： 用面阵CCD摄像机采集生产线上冷轧带钢表面图像,对采集到的图像进行形态学梯度变换.对形态学梯度变换后的图像进行阈值处理及连通区域搜索,可以得到缺陷所在的区域.这种算法可以用于检测多种带钢表面缺陷类型,包括粘结、白斑、平整液斑等.这种算法不受光照不均及噪声的影响,并且运算速度快,可以用于带钢的表面缺陷在线检测。

摘要： 一般常用的边缘检测算法计算量较大,对细小边缘检测效果较差,不适合实时边缘检测系统.针对这一问题,提出一种连续分割的快速边缘检测算法:从相互垂直两方向分割梯度图像,提取截面曲线极大值获得图像边缘,使用形态学梯度,检测出细小的图像边缘.实验结果表明此算法较Canny等经典算法减少了计算量,提高了边缘检测精度.

摘要： 本发明公开一种基于梯度算子和数学形态学的频谱空洞检测方法，包括如下步骤：将信号频谱先转化为二维灰度图像，再利用梯度算子对二维灰度图像进行相关运算，得到信号频谱预处理图像；根据信号频谱预处理图像，计算各频率点梯度值分布的直方图，并利用直方图统计算法得到信号与噪声分离的信号频谱；利用膨胀腐蚀算法去除信号频谱中的噪声，定位频谱中的空闲频谱。本发明的频谱空洞检测方法，频谱空洞检测与定位的适应性强、准确性高、计算复杂度低。

摘要： 本发明公开一种基于梯度算子和数学形态学的频谱空洞检测方法，包括如下步骤：将信号频谱先转化为二维灰度图像，再利用梯度算子对二维灰度图像进行相关运算，得到信号频谱预处理图像；根据信号频谱预处理图像，计算各频率点梯度值分布的直方图，并利用直方图统计算法得到信号与噪声分离的信号频谱；利用膨胀腐蚀算法去除信号频谱中的噪声，定位频谱中的空闲频谱。本发明的频谱空洞检测方法，频谱空洞检测与定位的适应性强、准确性高、计算复杂度低。

摘要： 一种灰度图像的量子形态学梯度算法的设计与实现方法，本发明设计了特殊量子移位加和减操作模块以及量子拷贝操作建立9个量子图像集。其次，设计了量子比较器线路QCOL模块和QCOS模块实现量子灰度图像形态学膨胀和腐蚀操作。最后，通过设计的量子并行减法器PS模块，实现量子灰度图像的形态学梯度。整个灰度图像的量子形态学梯度算法的量子线路的复杂度至多为，这是经典形态学梯度算法无法达到的。本发明对量子计算理论完善和应用的推广有重大意义。

摘要： 本发明公开了一种基于形态学梯度多尺度融合的营业执照信息提取方法：将营业执照原图依次进行多尺度变换的缩放处理、双边滤波算法去噪和灰度化处理后，得到灰度图；对灰度图进行黑帽运算并按像素取反，得到黑帽图；将灰度图与黑帽图按像素相减，得到边缘增强图；将边缘增强图进行开运算，得到开运算图；用最大极值稳定算法对开运算图检测，得到候选区图；对候选区图进行检测和去重，得到不同尺度的文本区域图；将不同尺度下的文本区域图进行比较，保留各个尺度下都检测到的文本区域，从而提取到图像文本信息。本方法解决了现有的图像处理信息在营业执照信息提取方面的准确度、硬件成本、计算成本不能兼顾的技术问题，大大提高了行政效率。

摘要： 本发明涉及一种基于形态学梯度的反演城区建筑物沉降的方法，该方法考虑到建筑物在高分辨率的COSMO SkyMED雷达影像表现出强反射特性以及强相干性，首先基于波谱统计特性的相干系数阈值方法和基于后向散射强度的幅度阈值方法从高分辨率的SAR影像中提取出高质量的候选点目标，然后采用小基线集（SBAS）方法解算得出点目标的沉降信息；对InSAR解算得到的结果设置高程阈值，粗选建筑物上的点目标；利用形态学梯度方法提取的SAR影像中建筑物边界，并且利用提取的建筑物边界进行粗选点目标中非建筑点去除，最终实现建筑物点目标的自动提取。该方法提高了建筑物沉降信息识别的准确性和可靠性。

摘要： 本发明属于遥感图像融合领域，具体涉及一种基于多尺度形态学梯度的自适应简化脉冲耦合神经网络模型的遥感图像融合方法；该方法包括：获取合成孔径雷达图像和多光谱图像；对合成孔径雷达图像分别进行高斯曲率滤波分解和高斯滤波分解，得到小尺度图像、大尺度图像和基尺度图像；对多光谱图像进行色彩饱和强度变换，得到强度图像；对基尺度图像和强度图像进行融合，得到近似图像；将近似图像、小尺度图像和大尺度图像融合，得到融合后的强度图像；对融合后的强度图像进行重构，得到融合后的遥感图像；本发明将尺度形态学梯度与自适应简化脉冲耦合神经网络结合，避免了块状效应和图像局部模糊的现象。

摘要： 本发明提供一种结合形态学梯度的双门限阈值爆堆岩石块度图像分割方法，以边缘链长度和按边缘链长自适应分块的块灰度作为双重阈值标准，基于双门限阈值分割算法得到目标区域与背景的明显界限后，结合图像分水岭图像分割算法处理便能进行再分割，对图像的极小值进行标定后就可以对梯度图直接进行分水岭变换，从而实现对爆堆岩体块度图像的准确分割。本发明基于形态学梯度的双门限阈值分割算法在对爆破岩体块度图像的分割效果上，优于一般传统的图像分割算法，对光照不均、表面纹理复杂的不同尺寸级岩堆图像分割准确性上更佳，解决了岩石表面噪点问题，克服了大量噪声对图像处理精度的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于形态学梯度多尺度融合的营业执照信息提取方法：将营业执照原图依次进行多尺度变换的缩放处理、双边滤波算法去噪和灰度化处理后，得到灰度图；对灰度图进行黑帽运算并按像素取反，得到黑帽图；将灰度图与黑帽图按像素相减，得到边缘增强图；将边缘增强图进行开运算，得到开运算图；用最大极值稳定算法对开运算图检测，得到候选区图；对候选区图进行检测和去重，得到不同尺度的文本区域图；将不同尺度下的文本区域图进行比较，保留各个尺度下都检测到的文本区域，从而提取到图像文本信息。本方法解决了现有的图像处理信息在营业执照信息提取方面的准确度、硬件成本、计算成本不能兼顾的技术问题，大大提高了行政效率。

摘要： 一种灰度图像的量子形态学梯度算法的设计与实现方法，本发明设计了特殊量子移位加和减操作模块以及量子拷贝操作建立9个量子图像集。其次，设计了量子比较器线路QCOL模块和QCOS模块实现量子灰度图像形态学膨胀和腐蚀操作。最后，通过设计的量子并行减法器PS模块，实现量子灰度图像的形态学梯度。整个灰度图像的量子形态学梯度算法的量子线路的复杂度至多为，这是经典形态学梯度算法无法达到的。本发明对量子计算理论完善和应用的推广有重大意义。

摘要： 本发明涉及一种基于形态学梯度的反演城区建筑物沉降的方法，该方法考虑到建筑物在高分辨率的COSMO SkyMED雷达影像表现出强反射特性以及强相干性，首先基于波谱统计特性的相干系数阈值方法和基于后向散射强度的幅度阈值方法从高分辨率的SAR影像中提取出高质量的候选点目标，然后采用小基线集（SBAS）方法解算得出点目标的沉降信息；对InSAR解算得到的结果设置高程阈值，粗选建筑物上的点目标；利用形态学梯度方法提取的SAR影像中建筑物边界，并且利用提取的建筑物边界进行粗选点目标中非建筑点去除，最终实现建筑物点目标的自动提取。该方法提高了建筑物沉降信息识别的准确性和可靠性。