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1基于数学形态学的自适应边缘检测新算法显示文摘考虑到在形态学中,不同形状的结构元素和不同尺度的元素在去噪声和保持图像细节方面的作用是不同的,提出了一种基于多结构多尺度自适应形态边缘检测算法。对一般边缘检测算子做了改进,增加了边缘细节信息。通过计算检测后的边缘信息熵,自适应确定权值系数。将多结构元素检测的边缘和多尺度元素检测的边缘做融合处理,得到最终的图像边缘。实验结果表明,与几种经典边缘检测算法相比,所提出的算法能有效地抑制图像的多种噪声对边缘检测的影响,较好地保持图像边缘细节,自适应提取完整连续边缘。徐国保 王骥 赵桂艳 尹怡欣 谢仕义 2009计算机应用2009,29,4:32
2基于多方向小波变换及形态学重构的SAR图像边缘检测显示文摘结合小波变换和形态学的优点,针对SAR图像提出了一种改进的边缘检测方法。图像小波分解后,对3个方向的高频子图像分别利用Donoho的软门限阈值去噪,采用不同方向的边缘检测算子进行边缘检测,对低频子图像用形态学的开闭运算去噪后采用腐蚀运算进行边缘检测,利用得到的高、低频边缘子图像进行小波逆变换重构出图像边缘。实验结果表明,该算法规则简单,不需要人为设定阈值,泛化能力强,较好地再现了图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法。周树道 王敏 刘志华 梁妙元 叶松 2011解放军理工大学学报(自然科学版)2011,12,5:10
3基于图像处理的带线缝合针尾孔同轴度检测研究显示文摘针对带线缝合针尾孔同轴度检测问题,提出了一种对尾孔放大图像进行边缘检测并拟合的同轴度检测方法。首先根据小波变换原理,利用Db3小波基函数对尾孔放大图像进行了三层小波分解,高频部分利用小波多尺度积边缘检测方法抑制噪声,低频部分利用数学形态学边缘检测方法检测弱边缘信息。然后根据图像信息熵计算了单幅边缘图像的权重系数,进一步将多幅高频边缘图像和低频边缘图像融合,提取到了清晰的尾孔内外圆边缘图像。最后运用最小二乘圆拟合方法得到尾孔内圆与外圆圆心坐标,计算了同轴度。针对0.5 mm缝合针样本的实验结果表明该方法与传统检测方法的同轴度数据差值不超过0.2μm,且具有良好实时性,能够满足尾孔的同轴度检测要求。孙铁波 李宏 刘奎武 2013机械设计2013,30,5:8
4基于多尺度自适应梯度的图像边缘检测方法显示文摘为了克服基于小波变换的双阈值递归边缘检测算法检测到的图像边缘不连续的缺点,提出了将自适应梯度算法和双阈值递归相结合的图像边缘检测方法。通过获得二维小波变换的模极大值点来检测图像的候选边缘点;在确定双阈值的情况下,选择高于较大阈值的为边缘,低于较小阈值的为非边缘;通过对候选边缘点的3×3邻域和5×5邻域的跟踪补偿,确定介于双阈值之间的候选边缘点是否为最终的边缘点。实验结果表明,在同样阈值下,该算法比双阈值递归边缘检测算法获得的图像边缘连续性更好,能够更有效地抑制噪声,边缘检测效果更好。王拯洲 王伟 王维 曹世康 2014计算机工程与设计2014,35,7:6
5双向扩散耦合阈值的小波边缘检测算法显示文摘为了准确的提取含噪图像在边缘点处所对应的小波系数,根据偏微分方程一步迭代扩散的结果等价于平移不变Haar小波去噪的一步收缩,结合前向-后向的双向扩散的特点,提出双向扩散耦合阈值的小波边缘检测新方法.该方法对噪声图像进行小波变换,得到的高频部分进行双向扩散耦合阈值.该阈值有效地去除噪声同时增强了边缘信息,利用阈值后各高频以及低频部分的细节信息,采用多尺度小波变换模极大值检测方法得到最终的边缘图像.实验表明,新方法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都有不错的效果,具有实用性.刘晨华 冯象初 2013小型微型计算机系统2013,34,4:4
6基于数学形态学的图像边缘检测改进研究显示文摘在对传统的图像边缘检测算法,尤其是基于数学形态学的边缘检测算法分析的基础上,根据其存在的缺陷,提出了改进方法.改进方法包括使用改进的全方位形态滤波器进行滤波,使用改进的形态学边缘检测算子,使用改进的阈值进行二值化处理等.仿真实验结果表明,改进的算法更加有效地去除了图像噪声,提取的图像边缘更加准确,检测精度更高,轮廓更加清晰,连续性更好.冯永亮 2016河南科学2016,34,6:2
7基于图像处理的河流数值模拟地形前处理显示文摘为提高河流数值模拟过程中的地形处理效率,以黄河大柳树河段为研究对象,通过图像拼接算法得到准确的宽视野河道图像,用数学形态学方法准确检测出河道图像的水岸边缘,将图像导入AutoCAD绘图软件中,绘制出天然河道的轮廓线并保存为*.dxf文件,然后转化为*.kml文件并加载到Google Earth软件中,实现了河流数值模拟地形的实时浏览与演示。研究结果表明,利用图像处理进行河流数值模拟地形的初步处理,可以显著提高河流数值模拟过程中地形处理的效率和精度。黄凌霄 李春光 郑兰香 2015人民黄河2015,37,12:1
8小波变换在数字图像边缘探测中的应用显示文摘文中提出一种基于离散小波变换的针对数字图像边缘的有效检测算法。主要利用小波变换的多尺度分辨特性,对数字图像进行小波变换后的水平方向、垂直方向以及对角方向的细节信息进行提取,然后对图像中的边界点进行探测,达到提取出边界信息的目的。在处理过程中,首先对除噪以后的图像作一级2-D小波变换分解,得到一个低频和三个高频部分;然后分别计算水平和垂直部分的绝对值均值,再分别计算水平和垂直方向的绝对值标准方差,根据绝对值标准方差构造四个新的二值矩阵,根据构造的矩阵修正水平和垂直方向细节信息,最后利用离散小波逆变换重构,得到检测后的图像。将重构后的图像进行边界提取。实验结果表明,算法效果良好。王树梅 张文斌 2015计算机技术与发展2015,25,6:0
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