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基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法 被引量:16
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作者 吴朔媚 韩明 王敬涛 《量子电子学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期278-285,共8页
为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取... 为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测。实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息。 展开更多
关键词 图像处理 多尺度多方向 数学形态学 边缘检测 结构元素
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一种利用结构特征的高分辨率遥感影像种植园自动提取方法 被引量:9
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作者 闫利 江维薇 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1065-1072,共8页
卫星遥感在土地监测中发挥了重要作用,而数据处理技术应具有良好的适用性和较高的精度水平以满足应用需求。针对目前种植园提取算法适用性较差、数据依赖性高、自动化程度低、算法复杂及特征冗余等问题,本文提出了一种新型种植园结构特... 卫星遥感在土地监测中发挥了重要作用,而数据处理技术应具有良好的适用性和较高的精度水平以满足应用需求。针对目前种植园提取算法适用性较差、数据依赖性高、自动化程度低、算法复杂及特征冗余等问题,本文提出了一种新型种植园结构特征,多尺度多方向结构指数,通过对其进行阈值化并结合形态学处理实现了种植园的自动提取。对多种植模式、背景植被化程度和结构复杂度各不相同的全色和多光谱种植园影像分别设计了3组试验,结果证明,与传统方法相比,本文方法适用性更强,对多方向、多尺度、基元变形、种植线变形、种植模式规律性差、背景高度植被化等诸多复杂的种植园等均能进行有效提取,整体精度达到90%以上。此外,试验结果中,全色影像与多光谱影像精度相当,表明本文方法具有较低的光谱依赖性,因此在数据选择和应用上具有更大的灵活性。 展开更多
关键词 高分辨率 多尺度多方向 结构特征 种植园 自动提取
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基于曲波域的软硬阈值折中地震信号去噪 被引量:5
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作者 杨凯 刘伟 潘永 《工程地球物理学报》 2013年第4期437-441,共5页
噪声衰减是地震资料处理中的关键步骤之一。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,给出了曲波域随机噪声衰减的软硬阈值折中方法。基于模型讨论了有效信号和随机噪声在曲波域不同方向上的分布差异;最后,将该方... 噪声衰减是地震资料处理中的关键步骤之一。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,给出了曲波域随机噪声衰减的软硬阈值折中方法。基于模型讨论了有效信号和随机噪声在曲波域不同方向上的分布差异;最后,将该方法应用于实际地震资料处理。结果表明,本文方法不仅有效地压制了地震资料中的随机噪声,提高了地震资料的信噪比,而且较好地保留了地震数据中的有效信号。 展开更多
关键词 曲波变换 多尺度多方向 软硬阈值折中 噪声衰减
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基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法 被引量:3
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作者 郭栋鸿 谭丽 温润 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1144-1151,共8页
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... 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. 展开更多
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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一种改进的形态学边缘检测算法 被引量:2
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作者 张梦 张小美 黄颖辉 《广西科技大学学报》 2021年第2期72-77,共6页
为提取出更丰富流畅、定位更准确的边缘信息,基于多尺度多方向结构元素,引入信息熵加权系数,改进了形态学边缘检测算法.首先,为去除图像噪声,选定2种不同尺度的结构元素进行形态学开闭运算;然后,利用4种不同方向的结构元素进行形态学边... 为提取出更丰富流畅、定位更准确的边缘信息,基于多尺度多方向结构元素,引入信息熵加权系数,改进了形态学边缘检测算法.首先,为去除图像噪声,选定2种不同尺度的结构元素进行形态学开闭运算;然后,利用4种不同方向的结构元素进行形态学边缘检测,可以获得4幅不同方向结构元素下的边缘图像;再根据每幅边缘图像的信息熵来确定权值,并将这些边缘图像按照比例进行加权求和即可得到较为理想的边缘图像.仿真实验证明:改进的形态学边缘检测算法具有很强的抗噪性能,而且检测到的边缘信息更完整流畅,具有一定的适用性和优越性. 展开更多
关键词 多尺度多方向 结构元素 信息熵 形态学边缘检测
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多时相遥感影像变化检测算法研究
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作者 余银峰 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 庞韶宁 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期25-27,共3页
本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模... 本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 上下截集模糊Kohonen聚类网络 多尺度多方向 多时相遥感影像
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高分辨率遥感影像滑坡纹理特征提取方法 被引量:11
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作者 王庆雅 张锦 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期547-556,共10页
针对目前滑坡提取所需数据多样、算法复杂、特征冗余且对于单体滑坡的纹理特征研究还不够充分等问题,根据Gabor滤波进行滑坡纹理特征分析,并融合光谱特征利用支持向量机实现滑坡提取。首先对滑坡影像进行多尺度多方向Gabor变换,其次对... 针对目前滑坡提取所需数据多样、算法复杂、特征冗余且对于单体滑坡的纹理特征研究还不够充分等问题,根据Gabor滤波进行滑坡纹理特征分析,并融合光谱特征利用支持向量机实现滑坡提取。首先对滑坡影像进行多尺度多方向Gabor变换,其次对同一方向不同尺度Gabor特征进行融合得到多方向特征,最后对多方向Gabor纹理特征进行最大值过滤,构成多尺度多方向Gabor纹理特征。结果表明,对比局部二值模式、局部空间自相关,得出纹理分析方法对滑坡提取效果最好,具有较高的提取精度。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 多尺度多方向Gabor纹理特征 滑坡提取
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随机噪声的多尺度多方向域压制方法研究 被引量:6
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作者 刘伟 曹思远 +2 位作者 王征 车慧翠 孙文艳 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期301-306,7,共6页
介绍了信号的多尺度多方向特性和具有此功能的第2代curvelet变换的基本原理,阐述了对于光滑且二阶连续可微的函数,第2代curvelet变换所具有的最优逼近性能。给出了地震资料随机噪声衰减的阈值方法。基于理论模型讨论了多尺度多方向域(cu... 介绍了信号的多尺度多方向特性和具有此功能的第2代curvelet变换的基本原理,阐述了对于光滑且二阶连续可微的函数,第2代curvelet变换所具有的最优逼近性能。给出了地震资料随机噪声衰减的阈值方法。基于理论模型讨论了多尺度多方向域(curvelet域)的去噪特性,并将其与传统小波变换的去噪效果进行了对比。最后,将该方法应用于实际地震资料处理,结果表明,与传统小波变换相比,多尺度多方向域阈值法充分利用了信号与噪声在方向上的差异,使随机噪声得到了较好的衰减,有效提高了地震资料的信噪比,较好地保留了地震记录的有效信号。 展开更多
关键词 多尺度多方向 第2代curvelet变换 小波变换 噪声衰减 阈值函数
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基于多尺度多方向分解的自然场景下麦穗计数
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作者 鲍文霞 张婷婷 +1 位作者 胡根生 梁栋 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第6期20-27,共8页
小麦是我国重要的粮食作物,准确的小麦麦穗计数是小麦产量精确估计的前提.针对自然场景下小麦图像的频域分布特点,提出了一种多尺度多方向分解的小麦麦穗计数方法.首先,该方法根据待处理的小麦麦穗图像中麦穗和背景信息分布的频段不同... 小麦是我国重要的粮食作物,准确的小麦麦穗计数是小麦产量精确估计的前提.针对自然场景下小麦图像的频域分布特点,提出了一种多尺度多方向分解的小麦麦穗计数方法.首先,该方法根据待处理的小麦麦穗图像中麦穗和背景信息分布的频段不同的特点,对小麦麦穗图像进行多尺度多方向分解,获取能突出小麦麦穗信息的多尺度多方向子带,减小土壤、小麦叶片等背景信息的干扰;然后,利用灰度阈值分割方法对小麦麦穗子带图像进行分割,利用形态学中的膨胀和腐蚀等操作实现包含小麦麦穗信息的连通区域的分离;最后,利用Find maxima计数方法实现小麦麦穗计数.实验结果表明,该方法对小麦麦穗计数的精准度明显优于其他基于颜色特征和纹理特征小麦麦穗计数方法. 展开更多
关键词 麦穗计数 多尺度多方向分解 特征提取 形态学处理
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一种检测金属表面划痕的多尺度多方向形态学方法 被引量:3
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作者 师平 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第10期104-106,共3页
在精密仪器制造中,金属表面的细浅划痕是最难检测的,却又是不可忽视的,采用机器视觉技术对其进行自动检测对于提高产品质量和生产效率有重要意义。在分析细浅划痕形状特征的基础上,设计一组多尺度多方向的形态学结构元素,并通过多尺度... 在精密仪器制造中,金属表面的细浅划痕是最难检测的,却又是不可忽视的,采用机器视觉技术对其进行自动检测对于提高产品质量和生产效率有重要意义。在分析细浅划痕形状特征的基础上,设计一组多尺度多方向的形态学结构元素,并通过多尺度多方向的Top-hat变化构建形态学划痕指数,以突显划痕,且抑制背景,进而实现细浅划痕的检测。实验结果表明,这里方法能够有效地检测出各种形状的划痕,能够很好地克服光照条件和噪声的影响,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 划痕检测 形态学方法 多尺度多方向 形态学划痕指数
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小波融合的输送带边缘检测 被引量:5
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作者 李婧 贾焕 杨铁梅 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2019年第11期124-129,共6页
在煤炭生产中,输送带纵向撕裂会造成巨大经济损失,因此输送带撕裂检测的实时性和准确性显得格外重要。利用OpenCV开源平台和函数库优点,提出一种小波融合的输送带边缘检测的方法。通过小波多尺度分解将图像分解成低频区域和高频带,对多... 在煤炭生产中,输送带纵向撕裂会造成巨大经济损失,因此输送带撕裂检测的实时性和准确性显得格外重要。利用OpenCV开源平台和函数库优点,提出一种小波融合的输送带边缘检测的方法。通过小波多尺度分解将图像分解成低频区域和高频带,对多尺度多方向形态滤波的低频区域和采用改进的Canny算子的高频带分别提取裂纹纹理信息,最后用图像融合技术(逆小波重构原图)重构出新的图像。此外,通过均方根误差、峰值信噪比等参量对图像进行评价和分析。实验结果表明,在抗噪、提取裂纹信息量方面,所提出的方法都要优于传统的检测方法。 展开更多
关键词 CANNY 小波分解 多尺度多方向形态滤波 皮带
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基于Tetrolet变换的图像降噪新算法 被引量:2
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作者 李财莲 孙即祥 康耀红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4373-4375,4382,共4页
通过在Tetrolet变换域利用最小化均方误差的SURE无偏估计方法对图像进行去噪处理,利用图像Te-trolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中用SURE无偏估计方法代替经典的硬阈值函数来... 通过在Tetrolet变换域利用最小化均方误差的SURE无偏估计方法对图像进行去噪处理,利用图像Te-trolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中用SURE无偏估计方法代替经典的硬阈值函数来对图像进行去噪。实验结果表明了该算法的有效性,其更高的峰值信噪比和更好的视觉效果说明该算法是可行的。 展开更多
关键词 Tetrolet变换 多尺度多方向变换 均方误差估计 SURE无偏估计 图像降噪
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