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基于嵌入式的复合绝缘子憎水性检测方法研究

董政呈 , 方彦军 , 王先培 , 王泉德

绝缘材料

为了客观、快速、准确地测量在线或离线复合绝缘子表面的憎水性，依据憎水性分级法（HC），设计了一套便携式绝缘子憎水性检测装置。该装置通过一系列简单、有效的图像处理和分类方法，实现了嵌入式平台上的绝缘子憎水性判断。首先采用一种基于边缘的图像分割方法提取水珠目标，然后采用一种综合决策树实现目标的训练和分类。结果表明：该装置能在无辅助光源的自然光条件下判定复合绝缘子的憎水性，且处理速度快、实现方便，避免了人工观测的主观性和不确定性，具有较高的精度和实用性。

关键词: 憎水性 , 自适应阈值分割 , 边缘检测 , 数学形态学 , 特征描述 , 决策树

基于数学形态学的带钢表面缺陷检测研究

汤勃 , 孔建益 , 王兴东 , 蒋国璋 , 陈黎

钢铁研究学报

阐述了数学形态学的原理和方法,研究了数学形态学在带钢表面缺陷图像滤波和边缘检测中的应用,通过与传统滤波方法和边缘检测方法的对比,表明基于多结构元素的数学形态学方法不仅能有效滤除噪声、检测弱小目标在内的图像的边缘,而且还具有较强的抗噪性能.

关键词: 带钢表面缺陷 , 数学形态学 , 多结构元素 , 滤波 , 边缘检测

基于数学形态学与自适应的超声医学图像滤波方法的研究

杨安庆

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2009.01.002

超声医学成像作为主要的医学影像技术之一,因其对人体无伤害、实时、价格便宜和使用方便等优点已广泛应用于临床.然而,在成像过程中形成的特有的图像斑点,使得对比度弱的人体软组织中的正常组织和病变组织不易区分,给临床诊断和医学研究带来不便.针对医学超声图像的特点,在研究了几种常用滤波方法后,提出一种自适应中值滤波和形态滤波结合的新方法,并做了实验验证.实验方法是:首先对所选择的医学超声图像施加瑞利噪声,然后采用中值滤波、自适应中值滤波的方法对被污染的图像进行去噪处理,接下来先采用自适应中值滤波对图像进行预处理,抑制斑点噪声,保留必要细节,再采用数学形态学方法进行二次滤波和增强对比度,进一步改善图像质量.最后从去噪图像和评价指标上对三种滤波去噪方法进行了比较.实验证明,新方法优于其他方法.

关键词: 图像处理 , 超声医学 , 自适应中值滤波器 , 数学形态学

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

吴朔媚 , 韩明 , 王敬涛

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2017.03.004

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.

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

基于改进差分盒维数的烟雾分割方法

于海晶 , 李桂菊

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20132801.0115

针对森林背景与烟雾的分形纹理结构的不同特性,提出了改进差分盒维数的烟雾分割方法.首先,在已有的差分盒维数算法基础上,扩大子窗口的选择范围,计算每个像素的分形维数值并分析得到的其分形特征数据；然后,选择合适的阈值对像素进行分类,筛选出符合烟雾特征的像素,从而实现烟与森林背景的分割；最后,应用形态学中膨胀算法进行连通处理.实验结果证明,基于改进的差分盒维数方法对以树木为背景的烟雾图像具有较好的分割效果.

关键词: 差分盒维数 , 分形 , 图像分割 , 数学形态学 , 烟雾图像

一种改进的Sobel自适应边缘检测的FPGA实现

宁赛男 , 朱明 , 孙宏海 , 徐芳

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20142903.0395

针对经典Sobel边缘检测算法对噪声比较敏感而且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Sobel自适应边缘检测方法.首先,对经典Sobel算法改进,增加了检测方向,根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘,然后对边缘图像进行形态学处理,增强了算法的抗噪性.将改进的边缘检测算法在单片FPGA上实现,利用FPGA高速并行处理的优势,系统能够实时采集、检测图像边缘并显示高帧频高分辨率图像.

关键词: Sobel边缘检测 , 自适应阈值 , 人眼视觉 , 数学形态学 , FPGA

基于Android平台的地震云轮廓提取与匹配研究

苏琳琳 , 关桂霞 , 赵海盟 , 谭翔 , 徐振亮 , 吕书强 , 马蔼乃 , 晏磊

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2016.01.059

针对当前地震云研究中只能利用长期以来的经验进行目视解译,无法形成系统的研究理论和研究模型的现状,结合目前流行的Android便携式设备,提出在Android平台上对地震云图像进行轮廓提取与匹配的研究思路.采用抗噪性能较好的数学形态学算法,在此基础上得到一种改进算法以提取出感兴趣区域,进而通过构造10个新的不变矩对Hu矩匹配算法进行改进,进行轮廓匹配,识别出地震云图像.在Android平台上则利用NDK(Native Delelopment Kit)通过JNI(Java Native Interface)调用OpenCV库函数,用C++语言实现改进算法.实验结果表明:该方法能够有效地识别时间序列下的地震云,正确率高,并且在Android平台上操作简单方便,为地震云预测地震提供初步研究基础和研究依据.

关键词: 地震云 , 轮廓提取 , 轮廓匹配 , 数学形态学 , Hu矩 , Android

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