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多尺度形态金字塔图像去噪算法

提出了一种多尺度形态金字塔扫描图像去噪算法,采用多尺度形态金字塔将图像进行分解,对第一级细节信号用形态梯度算子、HMT变换删除孤立噪声点;对其它细节信号形态开闭滤波,保留图像结构特征;最后利用处理后的细节信号重建图像.仿真结果表明,同中值滤波相比,算法能够更好地消除扫描图像的噪声,保留更多的细节信息.


来源:计算机工程      作者:任获荣,杨万海,王家礼     发表于: 2004年20期     

基于多尺度柔性形态学滤波器的图像融合

提出了一种基于柔性数学形态学的图像融合新方法。首先,对源图像进行柔性形态学多尺度开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像。其次,应用了柔性的多尺度top-hat变换和bottom-hat变换,提取小于相应尺度的图像细节特征。最后,对于以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。多聚焦图像融合和红外可见光图像融合实验表明,这种融合方法优于相应基于多尺度标准形态学滤波器(MSMF)的图像融合方法,特别适用于受噪声污染的图像融合处理。


来源:光电子.激光      作者:赵鹏,倪国强     发表于: 2009年9期     

基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得


来源:科学技术与工程      作者:张利红,梁英波,李向东     发表于: 2013年9期     

基于多尺度形态学滤波器的图像融合新方法

提出了一种保持图像细节和高抗噪性的图像融合新方法.这种方法首先对源图像进行多尺度形态学开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像;然后应用多尺度Top-hat变换和Bottom-hat变换来提取小于相应尺度的图像细节特征.因为在较小的尺度特征中包含噪声颗粒的可能性较大,据此修正了Top-hat变换和Bottom-hat变换的相应系数;最后对以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像.实验表明,这种融合方法具有图像细节保持完整和噪声消除效果好的优点,处理效果优于


来源:光学技术      作者:赵鹏,王霓虹,浦昭邦     发表于: 2006年z1期     

一种图像噪声的形态学多尺度去除方法

提出了一种基于形态学多尺度的图像噪声去除方法,该方法首先利用形态学多尺度开闭重建运算对噪声图像进行多尺度重建,将噪声图像分解为一系列尺度不同的特征图像叠加,然后对叠加特征图像进行尺度模式谱分析,确定图像中噪声对应的尺度范围,最后将噪声尺度对应的特征图像从噪声中去除,达到同时消除噪声和保持图像目标信息完整及准确定位的目的。仿真实验表明,该方法能够有效地去除不同类型的图像噪声,具有较高的输出信噪比,同时保持了图像信息的完整和图像目标的准确定位。


来源:计算机工程      作者:王小鹏,郑玉甫     发表于: 2006年4期     

一种快速图像分割算法

形态学分水岭是一种速度快,精度高的分割方法。但是传统分水岭分割算法存在过分割和对噪声敏感等问题,针对这些问题,本文提出基于形态学多尺度梯度重建的分水岭分割方法,该方法通过结合形态学多尺度的梯度算法和形态学开闭重建从而实现改进的分水岭分割方法,可以有效地处理阶跃边缘和模糊边缘,在去除细节和噪声的同时也保留了重要区域的轮廓。实验表明,该文改进的分水岭分割算法有效避免了过分割,该方法比传统分水岭分割方法更精确。


来源:电脑知识与技术      作者:陈宝靖,张旭     发表于: 2017年6X期     

形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分


来源:农业工程学报      作者:王小鹏,姚丽娟,文昊天,赵君君     发表于: 2018年2期     

基于多尺度形态学滤波的高分辨率遥感影像分割

针对目前高空间分辨率遥感影像分割预处理噪声去除过程中,通常都是对影像采用同一尺度,即同一尺寸的结构元素,进行滤波,忽略了不同地类中的噪声尺度不一致的问题。该文基于形态学开闭重建运算,采用加权思想,充分利用不同尺度结构元素能去除对应尺度噪声的特点,结合多个尺度结构元素的滤波结果,提出一种多尺度形态学滤波方法。试验结果表明,该方法能有效抑制由于滤波尺度选择不合适造成的影像"过分割"和"欠分割"问题,适合于对高空间分辨率遥感影像的多尺度噪声去除。


来源:农业工程学报      作者:岳安志,杨建宇,张超,朱德海,郧文聚     发表于: 2013年A01期     

基于多尺度形态学大豆图像滤波方法

提出了一种基于多尺度形态学滤波算法,用于减少噪声影响从而提高大豆图像质量。首先用多尺度结构元素分别对原图像进行开闭重建运算,构造形态学开闭塔;然后计算相邻尺度形态学开闭重建图像间的差,构造亮特征和暗特征的差异塔;最后根据不同尺度的亮特征和暗特征重建图像。通过一组被不同噪声污染的大豆图像验证该文提出的滤波算法,并采用一些标准的评估方法将该文方法与文中提到的其它滤波方法在不同噪声污染情况下进行比较,试验结果表明本文方法的滤波效果优于其它方法。


来源:农业工程学报      作者:柴玉华,高立群,王蓉,田磊     发表于: 2006年6期     

基于形态学重建与OTSU的极耳焊缝图像分割方法

针对软包动力电池极耳焊缝高反光、低对比度,存在阴影与噪声的问题,提出一种基于形态学混合开闭重建与OTSU的极耳焊缝图像分割方法。通过改进多尺度结构元素,进行多尺度顶帽-底帽变换;在此基础上进行形态学开闭混合重建,抑制细节干扰的同时提高焊缝目标与背景的对比度;最后结合OTSU阈值分割法,实现快速分割。实验结果表明,该方法能有效分割极耳焊缝,为软包动力电池极耳焊缝分割提供了新的思路。


来源:福建工程学院学报      作者:黄靖,李俊男,刘丽桑,罗堪,夏正邦,王泽洲     发表于: 2019年4期     

融合多结构滤波和多尺度重建的分水岭算法

为了解决传统分水岭算法中存在的过分割问题,提出一种结合多结构形态学开闭滤波和多尺度形态学开闭重建的新方法。该方法用12种不同结构的结构元对原始图像进行开闭滤波,接着对梯度图像应用多尺度开闭重建,通过加权融合不同的重建梯度为最终的梯度。在重建后的梯度上应用扩展最小变换技术(H-minima)以提取标记,用所得的标记修正原始梯度,在修改后的梯度上进行分水岭分割。实验结果表明:该方法不仅能有效抑制分水岭算法中的过分割,而且通过调节分割过程中的参数,还能防止欠分割的发生,对于不同的需求均可得到理想的分割效果。


来源:计算机工程与应用      作者:郭伟,李喜军,文添艺     发表于: 2015年14期     

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪


来源:空军工程大学学报:自然科学版      作者:张晓燕,刘振霞,朱子健     发表于: 2010年6期     

一种基于形态学的脑肿瘤分割

由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题。本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象。在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理:首先,应用形态学开闭重建重构原图像,滤除噪声和复杂细小的纹理;其次,对重建后的图像做多尺度形态学梯度,并对修改了标识符的梯度图像进行分水岭算法分割。实验结果表明:结构元素半径大小取17~22,肿瘤能够完全地分割出来。与传统的分水岭分割算法相比,本文所采用的算法很好地抑制了过分割问题,可以很容易地分割出肿瘤。


来源:液晶与显示      作者:李晓龙,帅仁俊     发表于: 2015年1期     

基于多尺度分析的足迹图像滤波方法

根据足迹图像的特点,给出一种基于多尺度形态学足迹图像滤波算法。首先将噪声图像中不同尺度的亮特征和暗特征提取出来并分别保存在形态学开闭塔中,然后根据不同尺度噪声的多少给予不同的权重进行噪声平滑处理,最后通过对形态学开闭塔进行重构得到滤波图像。实验数据表明:在足迹图像滤波中本文给出的方法要优于文中提到的其他方法。


来源:中国人民公安大学学报:自然科学版      作者:王蓉,卜凡亮,李丽华,田磊     发表于: 2007年1期     

多维视觉图像敏感区域智能标记方法仿真

多维视觉图像敏感区域的标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的敏感区域标记方法能够有效提高多维视觉图像处理速度。采用当前方法进行多维视觉图像敏感区域标记时,因受敏感区域图像复杂度的影响,当图像敏感区域面积较大时,需要对各个目标像素点进行邻域判断,标记效率极大下降。为解决上述问题,提出一种基于分水岭的多维视觉图像敏感区域智能标记方法。上述方法首先通过计算获得多维视觉图像不受反射光干扰的分量梯度。将其融合于不同尺度结构元下开闭重建的多维视觉梯度图像,对多维视觉梯度图利用最大类间方差算法自动获取阈值.用得到的二


来源:计算机仿真      作者:包姣     发表于: 2017年11期     

结合新颜色空间与Otsu的分水岭彩色图像分割算法

鉴于传统分水岭算法存在过分割的缺点,并且考虑到反射亮光对图像的干扰,提出一种基于新颜色空间的改进分水岭彩色图像分割算法。该方法通过计算得到彩色图像在新颜色空间下不受反射亮光干扰的分量梯度,接着叠加融合在不同尺寸结构元下开闭重建的梯度图像,得到最终梯度图。同时,对最终梯度图采用最大类间方差算法自动获取阈值,用获得的二值标记图像对原始梯度图进行强制标定,对修正后的梯度图像用分水岭分割。实验结果表明,该方法得到了准确、连续的目标轮廓,达到了符合人类视觉的最小分割区域数。相比同类算法,该方法可以抑制反射亮光产生的


来源:计算机应用研究      作者:汪澜,张慧,张海涛     发表于: 2017年12期     

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓


来源:计算机应用研究      作者:刘岳,王小鹏,王金全,于挥     发表于: 2015年8期     
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