基于数学形态学的遥感影像边缘检测研究

针对含有复杂地物、边缘密度大的遥感影像,提出了一种基于多结构元素形态学的边缘检测方法。首先,根据遥感影像的特点,用形态学的开闭滤波器去除影像中的噪声点。然后基于多结构元素形态学进行边缘检测,最后,对边缘检测结果进行二值化及细化处理。并同Sobel及Canny算子的检测结果进行了比较。结果证明,该方法能有效地提取边缘、保护细节。     

基于数学形态学的毫米波图像边缘检测方法

讨论了数学形态学的基本原理及其在毫米波辐射遥感图像边缘检测中的应用，提出了一种用灰度形态变换原理进行检测的有效算法。对一幅毫米波图像的实验结果表明，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力，比传统的基于模板的图像边缘检测算法具有更好的边缘提取效果。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出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，但抗噪能力较差。为此，笔者还探讨性地提出基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

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。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息,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。     

结合阈值分割和数学形态学的建筑物阴影检测

随着高分辨率遥感影像技术的不断发展,从高分辨率遥感数据中提取建筑物信息将会成为城市数字化的重要信息来源。建筑物阴影包含了建筑物的高度、形状及位置等信息,准确提取建筑物阴影对后续影像的处理具有重要的意义。在阈值分割和数学形态学两种算法原理的基础上,结合两种算法实现了建筑物阴影的提取及优化。试验表明,两种算法的结合能够比较准确的提取出建筑物阴影信息,排除小阴影区域的干扰,并能较好地检测出阴影的边界,保证建筑物阴影的形状和大小。     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究

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。     

基于数学形态学细化算子的改进Canny算法研究

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。     

基于多结构元的形态学边缘检测方法研究

针对传统边缘检测算子的缺点,研究了基于数学形态学的边缘检测方法,给出了基于多结构元的抗噪型形态学边缘检测算法的具体流程,进行了实验对比分析,表明该方法具有较好的边缘提取能力和抗噪性。     

一种利用数学形态学提取地形轮廓的方法

提出了一种利用数学形态学提取图像中地形轮廓的方法。首先分析运用传统单一边缘检测算子提取地形轮廓的不足,然后着重介绍了数学形态学提取地形轮廓的原理,最后通过实验分析,采用开运算与闭运算相结合的方法提取地形轮廓,不仅有效地去除了各种噪声,而且极大地保持了地形轮廓的细节特征。     

基于LOG改进算子的边缘检测与面状特征提取

介绍了基于LOG改进算子的边缘检测方法,通过边界跟踪和边界代数,实现了面状特征的快速提取,试验表明,所使用的方法优于区域生长、多尺度分割等传统方法,具有较好地应用前景。     

一种消除不规则地物影响的规则地物边缘检测算子

对传统的边缘检测算子来说，虽然本身或在使用方法上都有一定的抑制噪声能力，但是效果并不明显，所以本文提出一种改进的方向方差算子，能够在检测“规则”地物边缘的同时，有效的抑制了“不规则”地物的影响。实验中，与传统的边缘检测算子进行了比较，结果证明本算法是有效的。     

利用LOG算子提取边缘所存在问题的探讨

ＬＯＧ算子是边缘提取中一种常用算法．着重讨论了应用此种方法进行边缘提取所存在的两个问题，并探讨了解决的方法。     

顺序形态滤波在边缘检测中的应用

介绍了二值图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制、边缘提取特性。     

顺序形态滤波在边缘检测中的应用

介绍了二值图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位p=1/2时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法.实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制、边缘提取特性.     

基于蚁群算法的边缘检测

蚁群算法是近些年发展起来的一种群体智能优化算法,它利用生物信息激素作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。本文将该算法用于边缘检测,建立图像边缘与信息场之间的联系。提出了基于像素邻域的8个启发信息检测算子,指导蚂蚁选择最优边缘路径,并能自动确定分割阈值。对灰度图像进行模拟实验与经典分割算子进行对比,结果表明,该算法可以精确提取边缘特征,细节特征更为清晰。     

一种基于灰度剖面分析的边缘提取新算法

针对影像中梯度较小的模糊边缘,提出了一种自适应梯度的概念和边缘检测算法。基于新的梯度概念,可以根据刀刃曲线的实际形状自适应地计算影像中每一点的梯度,比较理想地消除边缘的渐变效应(模糊)对边缘检测的不利影响。试验表明,这种梯度计算方法对模糊边缘的检测具有较好的效果。