基于数学形态学的纸浆纤维图像边缘检测方法

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基于数学形态学的纸浆纤维特征参数的研究

对图像进行分析的科学．以严格的数学和几何学为基础，着重研究图像的几何性质和相互关系，算法简单、并行处理、度快、于硬件实可速易
现，已得到了人们的广泛关注。数学形态学在图
像处理领域有着广泛的应用，括图像去噪、包图像增强、图像分割、边缘探测、图像渐变等［。２本］文重点研究数学形态学的基本原理，并将数学形态学的各种图像处理方法应用于纸浆纤维图
波窗口 ” 。
２２灰度形态学．灰度数学形态学是二值效学形态学对灰度
图象的自然扩展，在灰度形态学中，二值化形态学中所用到的交、并运算分别用最大、小极值最运算代替，灰度图象的腐蚀和膨胀过程可直接从图象和结构元素的灰度级函数计算出来。对图象中的某一点ｆ，）（ｙ灰度形态学腐蚀运算的ｘ
（０ｇ（。）ｍａ｛（ｉｙｊ＋（，）ｆ）ＸＹ：）ｆｘ。－）ｇｉｊ｝【 —
Ｊ一
素Ｂ中的对应像素灰度值相等，则保留Ｘ图像
数学形态学是一门新兴的，以形态为基础
状进行分解．并将有意义的形状分量从无用信
息中提取出来。数学形态学是由一组形态学的
代数运算子组成。数学形态学的应用可以简化图像数据，持它们的基本形状特征，去除不保并
数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素问的相互作用。结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图象处理是在图象

结合边缘检测算子和形态学方法的图像边缘检测

结合边缘检测算子和形态学方法的图像边缘检测1 引言图像边缘对人的视觉有很重要的意义，一般而言，当人看一个有边缘的物体时，首先感觉到的就是边缘。

需要特别指出的是，检测出的边缘并不等于实际目标的真实边缘。

由于图像数据是二维的，而实际物体是三维的，从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失，再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出来的边缘也不一定代表实际的边缘。

图像边缘检测，它是图像预处理与分析的重要环节之一，并广泛应用于各种领域，如目标提取与识别、遥感、图像分割、医学图像处理等。

图像的边缘是指灰度变化较为明显且剧烈（也称灰度突变）的地方，即通过灰度不连续而得到的结果，本质上也表示一个区域的结束与另外一个区域的开始。

本文列举了边缘检测从传统方法到新兴的各种方法，并对这些方法的优缺点进行了详细的分析与总结。

2 算法原理2.1 基于梯度的边缘检测算子在图像处理中，最常用的一阶导数的算法就是本节所讲的梯度算子。

梯度的等效形式是在二维平面上的一阶导数，对应的梯度算子的等效形式即为一阶导数算子。

图像边缘的强度用梯度的幅值来表示，与边缘走向垂直的方向即为梯度的方向。

梯度算子是一介导数算子，图像),(y x f 在位置),(y x 的梯度定义为下列向量：[]⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡==∂∂∂∂xy x f y y x f f f xyy x grad ),(),(),(2222),(),(),(⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=+=y y x f x y x f f f y x grad yx ⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂∂∂=''=x y x f y y x f f f y x),(),(arctan )arctan(22θ以上各式的偏导数需对每个像素的位置计算，实际应用中常用小区域模板进行卷积来近似计算。

对和各用一个模板，将两个结合起来就构成一个梯度算子。

根据模板的大小和元素值的不同，已提出许多不同的算子，常见的有Roberts 算子，Sober 算子, Prewitt 算子、Laplacian 算子和LoG 算子等。

纸浆纤维的图像分析方法的研究——纸浆纤维图像的搜索方法研究的开题报告

纸浆纤维的图像分析方法的研究——纸浆纤维图像的搜索方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着纸张工业的发展，对纸浆纤维材料的需求越来越大。

纸浆纤维是纸张工业的原材料，其特点是在制作过程中因受到多种压力和拉力的作用而呈现出不同的形态和结构。

在纸浆纤维材料的生产过程中，需要对纤维进行分类和检测，以保证纸张制品中纤维的质量和均匀性。

因此，纤维图像分析方法的研究对于纸张工业的发展具有重要的意义。

二、研究内容和目标本研究旨在探索纸浆纤维图像分析方法中的搜索方法。

具体内容包括：1.研究纤维图像的预处理方法，包括图像的灰度处理、噪声去除、边缘检测等。

2.研究纤维图像的特征提取方法，包括纤维的长度、宽度、曲率等。

3.探索纤维图像的分类和检测方法，使用机器学习和图像处理技术，将不同类型的纤维进行分类，并检测其中的异常纤维。

4.设计并实现基于搜索引擎的纤维图像搜索方法，用户可以通过输入纤维图片进行搜索，系统将搜索结果以列表的形式呈现。

本研究的目标是设计一种高效的纤维图像搜索方法，提高纤维图像分析的准确性和效率。

三、研究方法和步骤本研究所采用的研究方法主要包括实验研究和文献综合。

主要步骤如下：1.收集纤维图像数据，包括不同类型的纤维图像和异常纤维图像。

2.根据数据特性，设计适用于纤维图像的预处理方法，并提取出纤维图像的特征数据。

3.使用机器学习方法和图像处理技术，对不同类型的纤维进行分类和检测。

4.根据搜索需求，设计并实现基于搜索引擎的纤维图像搜索方法，包括图像索引和相似度匹配算法。

5.评估纤维图像搜索方法的性能和准确性，总结优缺点，并提出改进方案。

四、论文结构安排本研究论文将分为以下几个部分：第一章：绪论。

介绍本研究选题的背景、意义和研究内容及目标。

第二章：相关技术综述。

综述纸浆纤维图像处理、机器学习和图像搜索引擎等相关技术的发展现状和研究进展。

第三章：纤维图像的预处理和特征提取。

详细介绍纤维图像的预处理和特征提取方法，包括图像的灰度处理、噪声去除、边缘检测和特征提取等。

基于数学形态学的图像边缘检测技术_冯俊萍_航空计算技术_2004_84

基于数学形态学的图像边缘检测技术冯俊萍1,3,赵转萍1,徐　涛2(11南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016;21南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;31江苏技术师范学院机械系,江苏常州213001) 收稿日期:2004206211 作者简介:冯俊萍(1976-),女,陕西西安人,硕士研究生,主要研究方向为计算机辅助测控技术。

摘　要:边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。

实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。

本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。

关键词:图像处理;边缘检测;数学形态学中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:16712654X (2004)0320053204引言在数字图像处理中,边缘检测的任务就是使边缘精确定位和噪声被抑制。

从数学的角度看,边缘检测是一个“病态”(Ill P osed )问题[1]。

一般说来,对检测出的边缘有以下几个要求:1)边缘的定位精度要高,不发生边缘漂移;2)对不同尺度的边缘都有良好的响应并尽量减少漏检;3)对噪声不敏感,不致因噪声造成虚假检测;4)检测灵敏度受边缘方向影响小。

通常,一个算子不可能同时满足上述要求,这就要根据实际应用情况进行权衡。

传统的边缘检测的方法基于空间运算,借助空域微分算子进行,通过将算子模板与图像进行卷积完成,根据模板的大小和元素值的不同有不同的微分算子,如:R obert 算子、Prewitt 算子、S obel 算子和K irsch 算子等,这些空域边缘检测算子对噪声都比较敏感,且常常会在检测边缘的同时加强噪声。

基于数学形态学的图像边缘检测方法研究文献综述

文献综述课题：基于数学形态学的图像边缘检测方法研究边缘检测是图像分割的核心内容，而图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置，对图象的特征测量有重要的影响。

图像分割及基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

从而边缘检测在图像工程中占有重要的地位和作用。

因此对边缘检测的研究一直是图像技术研究中热点，人们对其的关注和研究也是日益深入。

首先，边缘在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。

边缘是边界检测的重要基础，也是外形检测的基础。

同时，边缘也广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,基元与基元之间，是图像分割所依赖的重要特征。

其次，边缘检测对于物体的识别也是很重要的。

第一，人眼通过追踪未知物体的轮廓而扫视一个未知的物体。

第二，如果我们能成功地得到图像的边缘，那么图像分析就会大大简化，图像识别就会容易得多。

第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。

理想的边缘检测是能够正确解决边缘的有无、真假、和定向定位。

长期以来，人们一直关心这一问题的研究，除了常用的局部算子及以后在此基础上发展起来的种种改进方法外，又提出了许多新的技术，其中，比较经典的边缘检测算子有Roberts cross算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等，近年来又有学者提出了广义模糊算子，形态学边缘算子等。

这些边缘检测的方法各有其特点，但同时也都存在着各自的局限性和不足之处。

本次研究正是在已有的算法基础上初步进行改进特别是形态学边缘算子，以期找到一个更加简单而又实用的算子，相信能对图像处理中的边缘检测方法研究以及应用有一定的参考价值。

一、课题背景和研究意义：伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理成为了一门新兴学科，并且在生活中的各个领域得以广泛应用。

图像处理中的边缘检测方法

图像处理中的边缘检测方法图像处理是指对数字图像进行特定的算法和处理技术，以获得对图像的改善、分析和理解。

其中，边缘检测是图像处理中常用的一种技术，用于识别图像中的边界和轮廓等特征信息。

本文将介绍几种常见的图像处理中的边缘检测方法。

一、基于一阶导数的边缘检测方法基于一阶导数的边缘检测方法是最基础的边缘检测方法之一。

它的原理是通过计算图像中像素灰度值的梯度变化来捕捉边缘的信息。

其中，最常用的一种方法是Sobel算子。

Sobel算子是采用3x3的模板，通过对图像中像素的水平和竖直方向上的灰度梯度进行运算来检测边缘。

通过设置合适的阈值，可以将图像中的边缘提取出来。

二、基于二阶导数的边缘检测方法基于二阶导数的边缘检测方法相比于一阶导数的方法，可以更准确地检测出图像中的边缘信息。

其中，最常用的方法是Laplacian算子。

Laplacian算子通过对图像中像素的二阶导数进行计算，得到图像中的边缘信息。

与一阶导数方法类似，通过设置适当的阈值，可以提取出图像中的边缘。

三、Canny边缘检测方法Canny边缘检测是一种经典的边缘检测方法，它综合了一阶和二阶导数方法的优点，并引入了非最大抑制和阈值选取等步骤，可提高边缘检测的准确性。

Canny边缘检测方法首先对图像进行平滑，然后计算图像中像素的梯度幅值和方向，接着使用非最大抑制方法来细化图像中的边缘，最后通过设定合适的低阈值和高阈值来提取出图像中的边缘。

四、基于模板匹配的边缘检测方法基于模板匹配的边缘检测方法是一种基于图像局部区域特征的检测方法。

它通过定义一些边缘形状的模板，在图像中进行匹配，从而检测出图像中的边缘。

这种方法需要先定义好合适的边缘模板，然后在图像中进行模板匹配，找出与模板匹配程度最高的区域作为边缘。

然而，这种方法对于噪声敏感，且模板的选择和设置较为复杂。

在实际的图像处理中，我们常常根据具体的需求和应用场景选择合适的边缘检测方法。

除了上述介绍的方法外，还有许多其他的边缘检测算法，如Robert算子、Prewitt算子等。

一种新的基于粗糙集的数学形态学算法及其在图像边缘检测中的应用

ｗｉｅｃａｓｃｒｄｏｅａｏ，ｔｅａｇｒｈｅｓｒｓｔｅｃｎｎｉｆｔｅｅｇｆｉｇ，ｈｈｔｔｌｓｉａｇａｐｒｔｒｈｏｉｍｎｕｅｏｔｕｔｏｄｅｏｍａｅｌｌｔｈｉｙｈ
ｍｅｎｉｌｖｉｅｓｌｃｉｎｐｏｂｅｓｏｆｓｒｔｒｌｍｅｓａｗｈｅａｏｄｓｔｅｅｔｏｒｌｍｔｕｃｕｅｅｅｎｔ．ｈＫｅｙｗｏｄ：ｃｍｐｕｅａｐｉａｏｒｓｏｔｒｐｌｃｔｎ；ｉｇｅｇｄｔｃｎｉｍａｅｄｅｅｅｔｇ；ｍａｅａｃｍｏｈｏｇｃｌｉｈｔｍｔａｉｌｐｒｏｌｉａ
ｐｐｒｉｒｖｓｔｅｍａｅａｉａｒｈｌｇｄｌｂｎｒｄｃｎｏｇｅ．ｅｎｗｄｌａｅｍｐｏｅｔｍｔｌｍｏｏｏｙｍｏｅｙｉｔｕｉｇｒｕｈｓｔＴｅｍｏｅｈｈｃｐｏｈ
Ａｂｔａｔｈａｅｔｄｅｅｍａｅｔａｏｐｏｏｙｆｏｔｅｐｉｔｆｖｅｏｕｈｓｒｃ：Ｔｅｐｐｒｓｕｉｓｔｔｍａｉｌｈｈｃｍｒｈｌｇｒｍｏｎｉｗｆｏｇｈｏｒ
对图像进行分析的理论，它以严格的数学理论和
收稿日期：２０— ０２０５１—０基金项目：国防科技大学校基础研究资助项目（Ｃ３０．０）Ｊ０．２０３作者简介：王丹（９１）男，湖南长沙人，助教，硕士，主要研究方向为图像处理、不确定信息处理，粒度计算。１８一，

纸浆纤维的图像分割与识别方法研究的开题报告

纸浆纤维的图像分割与识别方法研究的开题报告一、研究背景和意义纸浆是制造纸张的主要原材料之一，其中纸浆纤维是纸张的重要组成部分。

因此，对于纸浆纤维的分割和识别具有重要的应用价值，在纸张生产和质量控制、纸浆工艺改进、纸张图像识别和分类等方面都有广泛的应用。

当前的纸浆纤维分割和识别方法主要有基于形态学、基于机器学习、基于深度学习等。

形态学方法主要是通过形态学操作来分离纸浆纤维，并进行特征提取和分类。

机器学习方法主要是通过素材库学习，建立分类器并对纸浆纤维进行分类。

而深度学习方法则是引入神经网络，通过训练得到网络模型，并对纸浆纤维进行图像分割和分类。

然而，当前的纸浆纤维分割和识别方法在实际应用中仍面临着一定的问题和挑战。

例如，对于复杂的纸浆纤维结构和形态变化，传统的方法难以有效地进行分割和识别；对于纸浆纤维数量巨大，传统方法的处理速度较慢，难以满足实时处理的需求等。

因此，本研究旨在探索基于深度学习的纸浆纤维图像分割和识别方法，以提高纸浆纤维分割和识别的准确性和效率，为纸张生产和质量控制等领域提供有效的支持。

二、研究目标和内容本研究的主要目标是探索基于深度学习的纸浆纤维图像分割和识别方法，并提高纸浆纤维分割和识别的准确性和效率。

具体来说，本研究的内容包括以下几个方面：1.收集和处理纸浆纤维图像数据集，对纸浆纤维图像进行预处理和标注；2.研究和实现基于深度学习的纸浆纤维图像分割方法，建立相应的模型和算法；3.研究和实现基于深度学习的纸浆纤维图像识别方法，建立相应的模型和算法；4.对比分析传统的纸浆纤维分割和识别方法和基于深度学习的方法的优缺点，并评估其性能和效率；5.应用所提出的方法进行实际纸浆纤维分割和识别，并分析其应用效果和可行性。

三、研究方法和步骤本研究主要采用深度学习方法对纸浆纤维图像进行分割和识别。

具体来说，研究采取以下步骤：1.收集和处理纸浆纤维图像数据集。

首先，收集大量的纸浆纤维图像，并对图像进行去噪、增强等预处理；其次，对图像进行标注，标注出感兴趣区域和纸浆纤维的位置；最后，划分出训练集、验证集和测试集。

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法

ｔｃｒｏｅｎｉｆｔｔｅｍａｅ．ｅｘｅｍｅｔｒｓｌｎｉａｅｔａ，ｔｅｄｅｆｔｅｃｌｒｄｍａｅａｂｗｅｌｏｏｒｄａｄｎａｅｈｉｇＴｈｅｐｒｎａｅｕｔｄｃｔｄｈｔｈｅｇｏｈｏｏｅｉｇｃｎｅｌｉｌｉｌｄｔｃｅｙｕｉｇｔｅａｇｒｔｍ，ｎｈｌｏｉｈｉｓｐｒｏｏｔｅＳｂｌａｄｔｅＰｅｔｏｅｏｘａｄｎｅｈｄｎｅｅｔｄｂｓｈｌｏｈｎｉａｄｔｅａｒｍｓｕｅｉｒｔｈｏｅｎｈｒｗｉｐｍｔｒｅｐｎｉｇｍｔｏｓｉｇｔｔ
一
种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法
邢超，闰秋玲
４００）５０１（南工业大学信息科学与工程学院，南郑州河河
摘
要：边缘检测对于彩色图像的处理是一个难题。文章提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测的算法，思想其
关键词：学形态学；缘检测；色图像；数边彩结构元素中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＡＭｅｈｄｏｌｒＩａｅＥｄｅＤｅｅｔｏｓｄｎａｈｍａｉａｏｐｈｌｇｔｏｆｒＣｏｏｍｇｇｔｃｉｎＢａｅｏＭｔｅｔｃｌＭｒｏｏｙ
第１６卷第５期
２００８生ｌＢＯ
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基于数学形态学的图像边缘检测算法_刘清_华南理工大学学报_30

华南理工大学学报(自然科学版)第36卷第9期Journa l o f South C hina U niversity o f Techno l o g yV o.l 36 N o.92008年9月(N atura l Science Editi o n)Septe m ber 2008文章编号:1000-565X (2008)09-0113-04收稿日期:2007-09-24*基金项目:国家自然科学基金资助项目(60472006);广东省自然科学基金团队研究项目(04205783)作者简介:刘清(1977-),男,博士生,主要从事图像处理、模式识别和图像检索研究.E -m ai:l li u .qing3@ma i.l scut .edu .cn基于数学形态学的图像边缘检测算法*刘清林土胜(华南理工大学电子与信息学院,广东广州510640)摘要:传统的边缘提取算法非常有效但对噪声非常敏感,大多形态学边缘检测算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理.文中提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后将各方向边缘融合得到图像边缘.实验结果表明,文中提出的算法不仅具有很强的抗噪性,而且能有效地提取图像的边缘.关键词:边缘检测;数学形态学;多结构元素;多尺度;二值化中图分类号:TP391 文献标识码:A图像边缘包含丰富的信息(如阶跃性质、方向、形状等),边缘检测是一个非常重要的图像预处理过程,在计算机视觉和图像处理领域中占据重要的地位[1],被广泛用于图像分割、机器人、遥感、医学图像分析和模式识别等领域.图像边缘往往是灰度不连续处,基于这一特征而提出的经典边缘一阶算子(如Sobel 、Pre w itt 和Canny [2]等)和二阶算子(如Laplacian 、M arr -H ildreth [3]等)的算法简单且检测速度快,但易受噪声的干扰,致使边界检测不完整,结果不精确.近年来数学形态学理论的不断完善与发展,开辟了图像处理领域研究与应用的新天地[4-7].形态学在检测图像边缘的连续性及各向同性方面都优于传统方法.但是结构元素的选择决定了边缘检测的性能,如何根据边缘特征自适应地选择结构元素已成为形态学中的一个难点与热点.单一结构元素(如方形、圆形、十字形等)只能检测出与结构元素同方向的边缘,而对与结构元素不同方向的边缘不敏感.因此单一结构元素的边缘检测算子不能很好地检测各种形状的复杂边缘.文中提出一种新的基于多结构元素多尺度的形态学边缘检测算子[8-11],通过运用不同结构元素的逻辑组合,使结构元素覆盖了原方形滤波窗几乎所有的线条走向,因此可以检测出不同方向的边缘.实验结果表明,文中算法具有很强的抗噪性能,能有效地检测到图像的边缘.1 数学形态学理论基础数学形态学从集合理论发展而来,M at h eron[12]等最初把数学形态学用来分析金属材料和地质样本的几何结构.目前数学形态学已经成为数字图像处理和模式识别领域的新方法,最早是以二值图像为研究对象,称为二值形态学,Ster nberg [13]和Serra [14]把二值形态学推广到灰度图像处理,称为灰度形态学.下面介绍几种基本的灰度形态运算.灰度形态学的基本运算有腐蚀、膨胀、开、闭等.设F (x,y )为灰度图像,B (s ,t)为结构元素,则基本的灰度形态变换定义为[15](1)灰度形态膨胀运算(F B )(x ,y )=m ax {F (x -s ,y -t)+B (s ,t)}(1)(2)灰度形态腐蚀运算(F B )(x ,y )=m i n {F (x +s ,y +t)-B (s ,t)}(2)(3)灰度形态开运算F B =(F B ) B (3)(4)灰度形态闭运算F B =(F B ) B(4)基于以上几种基本形态学变换,有以下形态学边缘检测算子(设E (F )为图像边缘)[16]:(1)膨胀型E d (F )=(F B )-F (5)(2)腐蚀型E e (F )=F -(F B )(6)(3)膨胀腐蚀型E (F )=(F B )-(F B )(7)这3种形态学边缘提取算子是一种非线性差分算子,实质上是传统线性差分算子在一定意义上的推广,所以检测后仍有噪声存在.杨述斌等[17]基于形态学腐蚀和开运算对正向噪声有抑制作用,而膨胀与闭运算对负向噪声有抑制作用,提出了一种改进的形态学边缘检测算子(抗噪膨胀腐蚀型):E (F )=(F B ) B -(F B ) B (8)上述算子采用单一结构元素,其抗噪性能有限,而且很难检测各种几何形状的边缘,因为单结构元素只能检测出与结构元素同方向的边缘,而对与结构元素不同方向的边缘不敏感,因此效果不是很理想.2 多结构元素多尺度形态学边缘检测在分析以上几种形态学边缘检测算子的性能后,文中提出了一种改进的基于多结构元素多尺度的形态学边缘检测算子:E (F )=[(F B 1) B 2] B 3- [(F B 1) B 2] B 3(9)式中:B 1、B 2和B 3为不同的结构元素.首先,分别用不同尺度的两个结构元素即十字形结构元素B 1=010111010和钻石形结构元素B 2=0010011101111101110001对图像进行交替顺序形态开-闭滤波,以平滑图像去除噪声.由于结构元素B 1和B 2的尺度不一样,尺度小的结构元素去噪能力弱但能更好地保持图像细节,尺度大的结构元素去噪能力强但会模糊图像细节.所以交替顺序利用两个不同尺寸的结构元素滤波既能滤除噪声又能保持图像细节信息.如图1所示,用小结构元素B 1进行闭-开滤波,结果中仍有少许噪声,但图像细节基本被保持;用大结构元素B 2进行开-闭滤波,结果中噪声基本被滤除,但模糊了部分图像细节.图1 原始图像及其去噪结果F i g .1 O ri g ina l i m age and its deno isi ng results然后,利用方形结构元素B 3进行边缘检测,其中B 3可分解为8个不同方向的结构元素B 3i (i =1,2, ,8),即B 3=B 31 B 32 B 33 B 34 B 35 B 36 B 37 B 38,B 31=0000000001111100000000,B 32=000000000100100100000000,B 33=0000100010001000100010000,B 34=001000000001000000001000,B 35=0010000100001000010000100,B 36=0100000000001000000000010,114华南理工大学学报(自然科学版)第36卷B 37=100000100001000001000001,B 38=000001000000100000010000,B 3=1111111111111111111111111.这8个结构元素几乎包含了方形滤波窗B 3内的所有线条走向,这样文中提出的算子能检测到不同方向的边缘,适于提取复杂的边缘,使检测到的边缘更趋完整.该边缘检测算法的具体步骤如下:(1)交替顺序滤波.先对原图像用结构元素B 1进行形态闭-开平滑,然后用结构元素B 2作形态开-闭平滑,以滤除噪声.F denoise =(F B 1) B 2-(F B 1) B 2(10)(2)边缘提取.利用8个不同方向的结构元素B 3i (i =1,2, ,8)分别提取图像的边缘,得到E i (F )=F deno ise B 3i -F d eno ise B 3i(11)(i =1,2, ,8)然后把各方向的边缘进行加权求和,最后得到图像的边缘:E (F )=8i=1i E i (F ), i =1,2, ,8(12)式中: i 为权重系数,由于经过交替顺序滤波后图像基本上不含噪声,因此各方向的边缘贡献应该一致,即 i 取值为1/8.(3)后期处理.对得到的边缘二值化,再细化边缘得到最终结果.3 实验及结果分析从式(9)可以看出,文中形态学算法简单、易于实现,本实验以图1(a)所示包含噪声的Lena图像为原始图像进行检测,几种算法的检测结果如图2所示.其中图2(d)是基于单一方形结构元素B 4=111111111采用式(7)膨胀腐蚀型算子的结果,图2(e)是基于单个钻石形结构元素B 2采用式(8)抗噪膨胀腐蚀型算子的结果.由图2可知,文中提出的算法能很有效地滤除噪声,同时采用8个方向的结构元素检测出的边缘图2 几种算法的边缘检测结果F ig .2 Edge detection resu lts by several a l go rith m s115第9期刘清等:基于数学形态学的图像边缘检测算法更完整,连续性更好;而传统的Sobe l、Pre w itt算子受噪声影响大,致使图像左侧的立柱边缘提取不完整; Canny算子能得到比较完整的边缘,但是受噪声干扰而检测出许多伪边界点;文献[16]中的膨胀腐蚀型算子对噪声很敏感,检测边缘不连续;文献[17]中的抗噪膨胀腐蚀型算子因考虑了形态学的开与闭运算,所以具有一定的滤除噪声性能,但由于采用单一的结构元素B2提取边缘,不能检测出各个方向的边缘,所以检测结果在立柱、眼睛和鼻子等处都不完整,连续性亦不理想.4 结论边缘检测的结果直接决定了后续处理的结果.文中提出了基于多结构元素多尺度的形态学边缘检测算法,实验结果证明该算法是非常可行和有效的.与其它算法相比,文中算法不仅具有很强的抗噪性,而且能有效地检测复杂边缘,检测的边缘更完整,连续性更好,因而更有利于图像的分析与处理.参考文献:[1] R a jab M I,W oo lfson M S,M organ S P.A pp licati on of re-g ion-based seg m entati on and neura l net w ork edge detec-ti on to sk i n l es i ons[J].Computer i zed M edical I mag i ngand G raph i cs,2004,28(1/2):61-68.[2] Canny J F.A co m puta tiona l approach to edge detecti on[J].I EEE T rans on PAM I,1985,8(6):679-698.[3] H il dreth E C.T he detec ti on of i ntensity changes by com-pu ter and b i o l og ical v i s i on syste m[J].Computer V i s i on,G raph i cs,and I m age Processi ng,1983,22(1):1-27.[4] R i vest J.M o rpho l og ica l opera t o rs on comp l ex si gna l s[J].S i gnal P rocessi ng,2004,84(1):133-139.[5] Chen T,W u Q,R ah m an-i To rka m an R,et a.l A pseudotop-hat m athem ati ca lm o rpho l og i ca l approach to edge de-tecti on i n da rk reg ions[J].Pa ttern R ecogn iti on,2002,35(1):199-210.[6] 刘利频,徐建闽,钟慧玲.形态滤波器在交通视频检测中的应用[J].华南理工大学学报:自然科学版,2004,32(2):31-36.L i u L-i p i n,X u J i an-m i n,Zhong H u-i li ng.A ppli cation o fm orpho log ical filters to tra ffic v i deo detection[J].Journalo f South Ch i na U ni v ers it y o f T echno logy:N at ura l ScienceEditi on,2004,32(2):31-36.[7] 欧阳森.改进数学形态方法及其在电能质量监测中的应用[J].华南理工大学学报:自然科学版,2005,33(2):33-38.O uyang Sen.A n i m proved m athe m atical mo rpho l ogy m e-t hod and its appli cation t o power qua lity mon it o ri ng[J].Journa l o f Sout h Ch i na U niversity o f T echno l ogy:N at ura lScience Ed ition,2005,33(2):33-38.[8] 林卉,杜培军,舒宁,等.基于多结构元素的数学形态学的遥感图像边缘检测方法[J].遥感技术与应用,2004,19(2):114-118.L i n H u,i D u P e-i jun,Shu N i ng,et a.l Edge de tecti onme t hod o f re m ote sensi ng i m ages based on m athema ti ca l mo rpho l ogy o f mu lt-i struct ura l e l em ents[J].R e m oteSensi ng T echno l ogy and A pp licati on,19(2):114-118. [9] 刘直芳,游志胜,曹刚,等.基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测[J].中国图象图形学报,2002,7(9):888-893.L i u Zh-i f ang,Y ou Z h-i sheng,Cao G ang,et a.l A mu lt-isca le co lor vector m orpho log i ca l edge detecti on[J].Jour-na l of I m age and G raph i cs,2002,7(9):888-893.[10] Fan L-i nan,W en Y ong,X u X i n-he.R esearch on edg edetection o f gray-sca le i m age corrupted by no ise basedon m ult-i structur i ng e l em ents[C] P roceedi ngs o f theFourth Interna ti ona l Con f e rence on P arallel and D i str i bu-ted Compu ting,Appli cations and T echno l og i es.Chengdu:IEEE,2003:840-843.[11] Zhao Y u-qian,G u iW e-i hua,Chen Zhen-cheng.Edge de-tecti on based on m ult-i structure e le m ents m orpho logy[C] P roceedi ngs o f the6t h W or l d Congression Inte ll-igent Contro l and A uto m ation.D ali an:IEEE,2006:9795-9798.[12] M a t heron G.R ando m sets and i ntegra l geo m e try[M].N ew K o rk:W iley,1975.[13] Sternberg S R.G ray scale m orpho logy[J].Co m pute r V-is i on,G raphics,and I m ag e P rocessi ng,1986,35(3):333-355.[14] Serra J.I m ag e ana l ys i s and m a t he m atical m orpho logy[M].N e w Y ork:A cade m i c Press,1982.[15] 崔屹.图象处理与分析数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2000.[16] M a ragos P.Tuto rial on adv ances in m orpholog i ca l i m ag eprocessi ng and ana l ys i s[J].O ptica l Eng i nee ri ng,1987,26(7):623-632.[17] 杨述斌,彭复员.噪声污染图象中的广义形态边缘检测器[J].计算机工程与应用,2002,38(17):91-92.Y ang Shu-b i n,Peng Fu-yuan.A pp licati on o fm orpholog-ica l edge de tectors i n i m age corrupted by no ise[J].Co m puter Eng i neer i ng and A pplica ti ons,2002,38(17):91-92.(下转第121页)116华南理工大学学报(自然科学版)第36卷Feature Fusi on M et hod Based on KCCA and M ult-i M odalityRecognition Fusi ng Ear and Face Profile Infor m ati onXu X i a o -na 1M u Zhi -chun 2Pan X i u -qin 1Zhao Yue1(1.Schoo l o f Infor m ati on Eng ineer i ng ,Century U n i versity for N ati onaliti es ,Be iji ng 100081,China ;2.Schoo l o f In f o r m ati on Eng i neer i ng,U niversity of Sc i ence and T echno logy Be iji ng ,Be iji ng 100083,Chi na)Abst ract :In order to i m ple m ent the non -i n trusive recogn ition ,a m ult-i m odality recogn ition m ethod o f b i o m etric feature is pr oposed based on the fusion o f ear and face pro file i n for m ation .As there is a specia l physi o log ical loca -ti o n re lationsh i p bet w een ear and eye ,only the pr o file -v i e w face i m ages need to be captured for recogn iti o n .By i n -troduc i n g the kerne l trick to the canonical corre lation analysis (CCA ),a feature f u si o n m ethod based on kerne l CCA (KCC A )is established and is t h en used to capture t h e associated feature of ear and eye for classificati o n andrecogn ition.S i m ulated resu lts i n dicate that the proposed feature fusi o n m ethod based on KCCA is effective ,and t h at the mu lt-i m oda lity recogn iti o n based on ear and face b i o m etrics is of h i g her perfor m ance than the un i m odal b i o -m etric recogn iti o n based on ear or face profile .Thus ,there co m es an effective approach to the non -intrusive b i o -m etric recogn iti o n .K ey words :ear recognition ;m u lt-i m odality recogn ition ;feat u re fusion ;canon ica l correlati o n ana l y sis ;kerne ltrick ;associated feature(上接第116页)I m age Edge Detecti on Algorit h m Based on M at he maticalM orphologyL iu Qing Lin Tu-s heng(Schoo l o f E lectron ic and Infor m a ti on Eng i neering ,South Ch i na U nivers it y of T echno logy ,G uang zhou 510640,G uangdong ,China)Abst ract :It is kno wn that t h e traditional edge detection m ethods are effective but are sensiti v e to noise ,and that m ost m athe m aticalm orpho l o gy -based edge detecti o n al g orith m s are i n suffic ient for co m plex edge feature due to t h e ir si n g le structure ele m en.t In order to solve these proble m s ,a novelm ult-i structure ele m ent mu lt-i scale edge detec -ti o n a l g orithm based on m athe m aticalmo r phology i s proposed .In th is algorithm,the noise is filtered by an a lterna -ti v e -order m orpholog ical open -close filter w ith a mu lt-i scale e le m en,t t h e edge i n for m ati o n i n d ifferent d irecti o ns is obtai n ed usi n g m ult-i str ucture e l e m en ts and is further fused to generate the fi n al edge .Experi m ental resu lts sho w t h at t h e proposed algorith m is i n sensiti v e to no i s e and is efficient in co m p lex edge detecti o n.K ey w ords :edge detection ;m athe m atica lmo r phology ;m u lt-i str ucture ;mu lt-i scale ;b i n ariza ti o n121第9期徐晓娜等:基于K CCA 的特征融合方法及人耳人脸多模态识别。

基于数学形态学的纸浆纤维图像边界检测方法

还可以推导和组合成各种其他数学形态学算法。数学形态学对图像的处理是基于填放结构
度强度有反差变化的那些像素的集合。它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、元基与基元之间。因此．它是图像分割所依赖的重
数学形态学是以结构元素为基础对图像进行分析的数学工具．基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。它们在二值图像中和灰度图像中各有特点。这些基本运算
中值滤波方法是南图基（ｕｋ）ｔ７年Ｔｒ在９１ｙ
提出的其原理是把序列中一点的值，该点邻用
域中各点值的中值来替代，在数字图像中是把以某点（，为中心的小窗口内的所有像素的灰ｉｉ１
并到物体的过程。过程的结果是使物体的面积
像素的面积。如果物体是圆的，它的直径在每
２基于数学形态学的纸浆纤维图像边界检测
方法
次腐蚀后将减少几个像素。腐蚀对从一幅分割
图像中去除小且无意义的图像元素结合来说是有用的。简单膨胀是将与物体接触的所有点合
析了数学形态学运算理论的基础上，出了一种基于形态学理论的纸提
浆纤维图像边缘特征提取方法。仿真试验结果表明，方法能够很好该的取出噪声，测纸浆纤维边缘图像中的细节，位准确，续性好，检定连

一种基于图像识别的纤维角度自动测量方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010458403.6(22)申请日 2020.05.20(71)申请人宿迁南航新材料与装备制造研究院有限公司地址 223800 江苏省宿迁市高新技术产业开发区开发大道1号（宿迁新材料科技城2号楼）(72)发明人陈照峰　张端银　(51)Int.Cl.G06T 7/13(2017.01)G06T 7/136(2017.01)G06T 7/60(2017.01)G06T 5/00(2006.01)(54)发明名称一种基于图像识别的纤维角度自动测量方法(57)摘要本发明提供一种基于图像识别的纤维角度自动测量方法，通过调用Python OpenCV2库中函数实现，包括以下步骤：采集玻璃纤维图像并对图像进行预处理；运用Canny算子对预处理图像进行边缘检测、二值化处理；根据Hough变换原理对二值化处理图像进行直线特征识别与提取，通过设置r、θ值的精度控制识别准确度，通过设置累加平面阈值参数控制检测直线数量，并输出极坐标系下直线的垂线与水平轴逆时针方向的夹角θ值；将θ值通过角度换算得到纤维与水平轴方向的夹角，按照夹角的取值范围分为纤维角度a和纤维角度b；分别对角度a和b求平均值并输出，实现对纤维角度的自动测量。

本发明所述方法有效提高测量效率且操作简便、数据可靠。

权利要求书1页说明书3页附图3页CN 111768423 A 2020.10.13C N 111768423A1.一种基于图像识别的纤维角度自动测量方法，通过调用Python OpenCV2库中函数实现，其特征在于包括以下步骤：(1)采集玻璃纤维图像并对图像进行预处理；(2)运用Canny 算子对预处理图像进行边缘检测、二值化处理；(3)根据Hough变换原理对二值化处理图像进行直线特征识别与提取，通过设置r、θ值的精度控制识别准确度，通过设置累加平面阈值参数控制检测直线数量，并输出极坐标系下直线的垂线与水平轴逆时针方向的夹角θ值；(4)将θ值通过角度换算得到纤维与水平轴方向的夹角，按照夹角的取值范围分为纤维角度a和纤维角度b；(5)分别对角度a和b求平均值并输出，实现对纤维角度的自动测量；所述纤维角度值a、b是指从水平轴到纤维之间逆时针方向的夹角，纤维角度值在0°～90°之间的夹角为a，纤维角度值在90°～180°之间的夹角为b。

基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法

第23卷第6期大连水产学院学报Vol.23No.6 2008年12月JOURNAL OF DAL I A N F I SHER I ES UN I V ERSI TY Dec.2008・研究简报・文章编号:1000-9957(2008)06-0493-04基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法汪　毅,　郭显久,　于晓静,　尹祥贵(大连水产学院信息工程学院,辽宁大连116023)摘要:针对边缘检测算子对噪声敏感且检测边界相对模糊的缺点,提出了基于动态二值化的数学形态学边缘检测算法。

该算法首先利用动态二值化方法确定将灰度图像转化为二值图像的阈值,然后利用数学形态学的腐蚀和去空洞相结合的方法去除二值化图像的噪声,最后用细化方法检测单像素图像边缘。

仿真结果表明,该算法能降低噪声及图像模糊对边缘检测的影响,实现边缘的准确定位,并保留足够的图像细节,具有更强的去除噪声能力,为显微生物单体图像处理提供了一种有效的边缘细化检测方法。

关键词:边缘检测;数学形态学;动态二值化;去空洞中图分类号:TP39114 文献标志码:A 显微生物图像边缘检测属于图像分割的技术范畴,是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提[1-2],也是一个普遍性难题。

应用于不同领域的视觉分析和模式识别系统,一般不存在完全通用有效的图像分割方法。

针对边缘检测算子对噪声敏感且检测边界相对模糊的缺点,作者提出了基于动态二值化的数学形态学显微生物图像边缘检测算法,其目的是为显微生物图像分析与识别奠定基础。

1　灰度图像二值化将灰度图像转换为黑白的二值化图像是图像数字化处理的重要环节之一。

目前常用的算法是采用阈值法对图像进行二值化处理,即通过设定某个θ阈值,并以该阈值为门限,把灰度图像转换成二灰度级的黑白图像。

在处理过程中,不同的样品图像根据灰度分布峰值的不同,按图像特征的相应要求,可以选择不同的二值化转换阈值θ。

对于256级的灰度图像,将图像上位于S处的灰度值记为ys (0≤y s≤255),则设定二值化阈值为θ(0≤θ≤255)。

基于机器视觉的纸浆纤维形态参数测量的研究的开题报告

基于机器视觉的纸浆纤维形态参数测量的研究的开
题报告
一、研究背景
目前，纸张生产行业在不断发展，安全高效的纸张生产和质量管理
已经成为纸张企业的重点工作。

纸浆的纤维形态参数是一个重要的因素，它对纸张的质量和性能有着非常重要的影响。

传统的纤维形态参数测量
方法采用人工测量，操作不仅费时费力，而且还存在着主观性和误差，
难以满足纸张生产的实际需要。

本研究将基于机器视觉技术，探究一种
新的纤维形态参数测量方法，提高纸张生产行业的测量效率和精度。

二、研究目的
本研究旨在探究一种基于机器视觉技术的纤维形态参数测量方法，
提高纸张生产行业的纤维形态参数测量效率和精度。

三、研究内容
1. 分析当前纤维形态参数测量存在的问题和不足之处。

2. 研究机器视觉的基本原理和图像处理技术。

3. 探究纤维形态参数测量的算法和模型。

4. 构建基于机器视觉的纤维形态参数测量系统，并进行实验验证。

5. 分析实验结果，评估测量系统的测量精度和效率，并提出改进措施。

四、研究方法
本研究采用实验法和理论分析相结合的方法，其中实验分为两个阶段：第一阶段是查阅资料，分析纤维形态参数的测量方法和机器视觉技
术的应用现状；第二阶段是构建并测试基于机器视觉的纤维形态参数测
量系统，并对测量结果进行分析和评估。

五、预期结果
通过本研究，将实现基于机器视觉的纤维形态参数测量系统的构建和实验验证，以提高纸张生产行业的纤维形态参数测量效率和精度，并推动该领域的技术发展。

同时，还将为相关行业提供相应的技术支持和理论依据。

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法
邢超;闫秋玲
【期刊名称】《电脑与信息技术》
【年(卷),期】2008(016)005
【摘要】边缘检测对于彩色图像的处理是一个难题,文章提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测的算法,其思想是:对图像用一定的结构元素操作后,与原图像相减.对彩色图像进行腐蚀和膨胀操作的数学形态学算子是本文算法的关键.实验结果表明,本算法能较好地检测出彩色图像的边缘.在对色调的保护上明显优于Sobel 和Prewitt算子扩展法,能较好的检测出图像中存在的特征与背景变换缓慢的边缘信息.
【总页数】4页(P4-6,32)
【作者】邢超;闫秋玲
【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院,河南,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南,郑州,450001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法仿真实现 [J], 胡信菊;方方;熊军;曹涵
2.一种基于数学形态学的女书边缘检测方法 [J], 严红娟
3.一种基于数学形态学的边缘检测方法 [J], 王征
4.一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法研究 [J], 涂盼盼;何毅斌;熊文豪;胡高芮;陈宇晨;戴乔森;刘湘
5.一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测方法 [J], 杨丽雯;曾朝阳;张永继
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