基于数学形态学的纸浆纤维图像边缘检测方法

合集下载

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。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

中图分类号
ＡｎｇｔｃｉｎＭｅｈｏｌｐｅｌＦｉｒｓｄＯＥｄｅＤｅｅｔＯｔｄｆｒＰａｒＰｕｐｂｅＢａｅｎ０
ＭａｈｍａｉａＭｏｐｏｏｙｔｅｔｌｒｈｌｇｃ
Ｘｉｙ，ＸｕＺｅｇｈｎｅＤｅｉｈｎｃｅ
应用中起着重要的作用，是图像分析与识别的重
要环节，这是因为图像的边缘包含了拥有识别的
１数学形态学的图像分析原理
数学形态学是以结构元素为基础对图像进行
收稿日期：２０ —４２０８０ —４作者简介：解德义（９ｌ，男，硕士研究生。研究方向：１８一）造纸设备控制。徐政晨（９２一）男，硕士研究生。研究１８，
ｇｏｏｔｎｉｙ，ａｙｐ０ｒｍｍｉｎｍａｏｏｄｃｎｉｕｔｅｓｒｇａｎｇａｄｓＵｃｍｐｕａｉｎｌａｎｈａｔｃｎｃｉｐｗｅｌａｄｅａｉｅｉｔｔｏｄａｄｔｔｉａｈｒｌｎｘｍｎｍ— ０ａｅｄｔｉ．ｇｅａｌ
（ｃ０ｌｆｎｎａ０ｎｏｔ１ｎｉｅｉ，ｈｎｏｇＩｓｔｔｏＬｇｔｎｕｔ，ｉｎ２０５，ｈｎ）Ｓｈ０ｏＩｆｎｔｎａｄＣｎｒｇｅｒｇｓａｄｎｔｕｅｆｉｄｓｙＪａ５３３Ｃｉａ０ｉｏＥｎｎｎｉｈＩｒｎ
电子科技２０ｏ８年第２１卷第１２期
基于数学形态学的纸浆纤维图像边缘检测方法
解德义，徐政晨
（山东轻工业学院信息与控制工程学院，山东济南２０５）５３３摘要文中研究了数学形态学理论在图像边界检测中的应用。在分析了数学形态学运算理论的基础上，
ＡｂｔａｔＴｅａｐｌａｉｎｏｔｍａｉａｒｈｌｇｈｏ＿ｔｄｅｄｔｃｉｎｉｎｒｄｃｄ．ｓｒｃｈｐｉｔ０ｆｔｍａｈｅｔｌｍｏｐｏｏｙｔｅＩｒｏｅｇｅｅｔｏｓｉｔｏｕｅＴｈｃｈｅｃ）ｅｃｍｐｕａｉｎｔｏｅ０ｔｅｔｃｌｍｏｐ１ｇｓａａｙｅｎａｅｕｌｉｒｄｅｄｔｃｉｎｍｅｈｄｏｔｔｏｈｅｒｍｆｍａｈｍａｉａｒｈｏｏｙｉｎ１ｚｄａｄａｐｐｒｐｐｆｅｅｇｅｅｔｏｔｏｂｉｒｓｎｅｓｄｏｔＥｘｒｍｅｔｈｗｈｔｔｉｔｏａｈｄａｔｇｓ０ｃｕａｅｌｃｌｚｔｏｓｐｅｅｔｄｂａｅｎｉ．ｐｅｉｎｓｓｏｔａｈｓｍｅｈｄｈｓｔｅａＶｎａｅｆａｃｒｔ０ａｉａｉｎ，
Ｋｅｗｏｄｍａｈｍａｉａｒｈｌｇｙｒｓｔｅｔｌｍ０１ｏ０ｙ；ｆｒｍａｅ；ｅｇｅｅｔｎ；ｍｅｉｎｗａｅｆｔｒｎ；ｉｇｌｔｒｃ）ｉｅｉｇｂｄｅｄｔｃｉｏｄａｖｉｅｉｇｍａｅｆａｕｅｌｅ
之间…。因此，它是图像分割所依赖的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础；
而图像的纹理形状特征的提取又依赖于图像分割。图像的边缘提取也是图像匹配的基础，因为它是位置的标志，对灰度的变化不敏感，可作为匹配的特征点。边界检测在计算机视觉、图像分析等
与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元
像形态结构特征与快速并行处理方法的理论，是
通过对目标影像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的。随着数学形态学理论的不断发展与完善，数学形态学在图像边界检测中得到了广泛的研究与应用。文中重点研究数学形态学的基本原理，并提出一种基于数学形态学和中之值滤波增强技术的边界检测方法。该方法能够有效去噪，检测图像中的细节，并且计算量小、效率高。
图像边缘可以表达图像的基本形状，包含图像的主要特征信息。所谓边缘就是指周围灰度强
有用信息。所以边界检测时图像分析和模式识别的重要特征提取手段。数学形态学是研究数字影
度有反差变化的那些像素的集合，它存在于目标
ห้องสมุดไป่ตู้
提出了一种基于形态学理论的纸浆纤维图像边缘特征提取方法。仿真试验结果表明，该方法能够很好的取出噪声，检测纸浆纤维边缘图像中的细节，定位准确、连续性好、易于编程实现并且运算速度快。
关键词
数学形态学；纤维图像；边界检测；中值滤波；图像特征
Ｔ９１７Ｎｌ．３文献标识码Ａ文章编号１０７２（ｏ８１０７— ８０２０）２—０６— ３３０