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基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法

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哈尔滨工程大学学报 2005年第6期26卷 796-799页

作者：杨莘元赵忠凯蒲书缙哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多... 详细信息

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现.

关键词：小目标检测多结构元素灰度形态学红外背景估计背景泄漏

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基于灰度形态学和邻域熵值的弱小目标检测

强激光与粒子束 2004年第12期16卷 1527-1530页

作者：顾静良张卫万敏中国工程物理研究院应用电子学研究所四川绵阳621900

　提出了一种弱小目标检测的新方法。从实际应用出发,考虑到复杂的背景和大量的干扰噪声,对传统熵值检测算法进行了改进,采用邻域熵值变化为检测标准。为了提高此方法的有效性,结合了灰度形态学滤波来对图像进行预处理。该检测算法的全... 详细信息

　提出了一种弱小目标检测的新方法。从实际应用出发,考虑到复杂的背景和大量的干扰噪声,对传统熵值检测算法进行了改进,采用邻域熵值变化为检测标准。为了提高此方法的有效性,结合了灰度形态学滤波来对图像进行预处理。该检测算法的全过程为:首先对图像进行形态运算;然后对形态波后的图像进行邻域熵的计算;接着以计算所得的邻域熵的最大值和最小值为依据对图像进行分割,得到目标或目标边缘所处位置;最后用实地拍摄的空中弱小目标真实图像进行了实验验证。结果发现:该新方法可对弱小目标、大目标、多目标进行检测,且检测速度快,抗噪声干扰能力强。

关键词：目标检测灰度形态学邻域熵弱小目标

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灰度形态学在印刷品缺陷检测中的应用

微计算机信息 2008年第7期24卷 226-227,115页

作者：杨欧胡涛郭轩郭宝平华中科技大学光电子科学与工程学院湖北省武汉市430070 深圳大学光电子学研究所教育部重点实验室广东省深圳市518060

本文提出了一种新的印刷品缺陷检测方法,此方法运用灰度形态学膨胀和腐蚀算法对标准模板图像进行预处理,能够解决待检测图像和标准模板图像匹配过程中出现的轮廓伪影问题,减少缺陷的误判。并在缺陷检测过程中,按照高精度图像检测要求,... 详细信息

本文提出了一种新的印刷品缺陷检测方法,此方法运用灰度形态学膨胀和腐蚀算法对标准模板图像进行预处理,能够解决待检测图像和标准模板图像匹配过程中出现的轮廓伪影问题,减少缺陷的误判。并在缺陷检测过程中,按照高精度图像检测要求,结合分层的快速检测方法,提高了缺陷检测的速度。大量的实验证明,该方法能够有效地减少轮廓伪影,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题。

关键词：灰度形态学膨胀腐蚀缺陷检测印刷品分层检测

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灰度形态学在焊缝图像处理中的应用

焊接 2007年第10期 44-46页

作者：李秀忠高向东佛山职业技术学院 528237 广东工业大学机电工程学院广州市510090

寻求一种快速、有效的焊缝图像处理方法,是基于视觉传感的焊缝跟踪系统的关键技术之一。在分析灰度形态学膨胀、腐蚀、开和闭四种基本运算对图像的处理效果的基础上,将灰度形态学引入焊缝图像处理中。研究一种焊缝图像处理新方法,根据... 详细信息

寻求一种快速、有效的焊缝图像处理方法,是基于视觉传感的焊缝跟踪系统的关键技术之一。在分析灰度形态学膨胀、腐蚀、开和闭四种基本运算对图像的处理效果的基础上,将灰度形态学引入焊缝图像处理中。研究一种焊缝图像处理新方法,根据视觉传感器获取的焊缝图像的形态特征,选择合适的结构元素,对焊缝图像进行多种形态学运算,提取出焊缝、检测出焊缝边缘和焊缝中心位置,作为焊缝跟踪系统的控制量。试验结果表明,该方法效果良好,完全满足焊缝跟踪系统实时性要求,能有效地提高焊缝跟踪精度。

关键词：焊缝跟踪图像处理灰度形态学形态运算

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自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法

光学技术 2016年第3期42卷 234-238页

作者：曹风云李东兴张华强杜钦君常晓刚马良慧山东理工大学机械工程学院山东淄博255049 山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

针对传统的多方向灰度形态学边缘检测算法存在计算量大、效率低的缺点,提出了一种基于自适应噪声抑制的多方向灰度形态学图像边缘检测算法。根据图像所含噪声的种类,采用不同尺度的结构元素对图像进行分类滤波,再根据像素点间灰度值的... 详细信息

针对传统的多方向灰度形态学边缘检测算法存在计算量大、效率低的缺点,提出了一种基于自适应噪声抑制的多方向灰度形态学图像边缘检测算法。根据图像所含噪声的种类,采用不同尺度的结构元素对图像进行分类滤波,再根据像素点间灰度值的变化确定边缘方向,由相应方向的结构元素进行边缘检测。实验结果表明,与传统的多方向灰度形态学边缘检测算法相比,检测到的边缘重构相似度和边缘置信度更高,边缘连续性更强,且计算量低,运行效率高。

关键词：噪声抑制边缘检测灰度形态学结构元素

基于灰度形态学和小波变换的淤泥质潮滩水边线提取

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长江流域资源与环境 2007年第A2期16卷 96-100页

作者：张明蒋雪中周云轩韩素贞刘志国华东师范大学河口海岸学国家重点实验室上海200062 山东建筑大学现代教育中心山东济南250013

平坦的海岸带淤泥质潮滩水边线是模糊的水陆边界，在遥感图像上呈现复杂的边缘，特征获得连续、准确的水边线轮廓是水边线自动提取过程中的难点之一。以长江口崇明东滩为例，选取两景有代表性的Landsat TM影像，采用灰度形态学方法对图... 详细信息

平坦的海岸带淤泥质潮滩水边线是模糊的水陆边界，在遥感图像上呈现复杂的边缘，特征获得连续、准确的水边线轮廓是水边线自动提取过程中的难点之一。以长江口崇明东滩为例，选取两景有代表性的Landsat TM影像，采用灰度形态学方法对图像进行预处理，然后采用小波模极大值法获取不同尺度下的水边线轮廓，解决了高细节区边缘的破碎问题，实现了淤泥质海岸带潮滩模糊边界的水边线自动提取。

关键词：水边线提取灰度形态学小波变换潮滩崇明东滩

基于Retinex理论和灰度形态学的红外弱小目标增强方法研究

维普期刊数据库评论

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红外技术 2010年第1期32卷 46-51页

作者：张毅徐智勇陈武凡彭晓明中国科学院光电技术研究所四川成都610209 中国科学院研究生院北京100039 电子科技大学自动化工程系四川成都610054

针对红外弱小目标检测的难点,提出了一种将形态学滤波和Retinex相结合的检测方法。首先采用灰度形态学滤波来对红外图像进行预处理,然后运用Retinex理论对背景进行有效抑制,使图像的对比度和信噪比得到有效增强。该算法用弱小目标的红... 详细信息

针对红外弱小目标检测的难点,提出了一种将形态学滤波和Retinex相结合的检测方法。首先采用灰度形态学滤波来对红外图像进行预处理,然后运用Retinex理论对背景进行有效抑制,使图像的对比度和信噪比得到有效增强。该算法用弱小目标的红外图像进行了仿真验证。试验结果表明:该算法可有效的检测出弱小目标,具有检测速度快,抗干扰能力强,易于工程实现的优点。

关键词：红外图像处理弱小目标灰度形态学 Retinex理论

基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法

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云南大学学报（自然科学版） 2019年第6期41卷 1144-1151页

作者：郭栋鸿谭丽温润兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 国家电网兰州供电公司项目管理中心甘肃兰州730070

钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的... 详细信息

钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.

关键词：钢轨边缘检测异物入侵多尺度多方向自适应滤波灰度形态学

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基于灰度形态学的可见光弱小目标检测

信号处理 2005年第Z1期21卷 137-140页

作者：韩建涛王书宏陈曾平国防科技大学ATR国家重点实验室 410073湖南长沙国防科技大学ATR国家重点实验室410073湖南长沙国防科技大学ATR国家重点实验室410073湖南长沙

在分析天文CCD图像的基础上,针对目标及噪声特点,提出基于形态小波变换的弱小目标检测算法.算法利用小波变换的多分辨率、多尺度性,把图像分解为高频和低频的子波带,在不同的子波带上利用灰度形态算子进行背景估计,最后利用背景抑制后... 详细信息

在分析天文CCD图像的基础上,针对目标及噪声特点,提出基于形态小波变换的弱小目标检测算法.算法利用小波变换的多分辨率、多尺度性,把图像分解为高频和低频的子波带,在不同的子波带上利用灰度形态算子进行背景估计,最后利用背景抑制后的各子波带重构图像,自适应分割后根据目标运动的连续性来实现目标的检测.仿真实验结果表明该算法可以有效的抑制薄云、大气湍流带来的强背景干扰,对于信噪比低(≈2.5)的目标,其效果优于直接运用Top-Hat算子滤波的检测方法.

关键词：检测灰度形态学弱小目标可见光