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图像边缘检测方法的研究
实时读取图片并能对图片加不同比例的高斯噪声和椒盐噪声。各种经典图像边缘检测算法的对比研究,并实现了
数学形态
学边缘检测算法。使用matlab GUI实现可视化界面。 包括完整的毕业论文、答辩PPT。 运行环境:MATLAB7.0
2023-03-11 11:28:46
1.1MB
边缘检测毕业论文
经典边缘检测算法比较
数学形态学算法
MATLABGUI实现
1
2采样频率变化对截止频率的影响-iec 62053-21-2003
3.1.2采样频率变化对截止频率的影响 为分析采样频率变化对滤波器响应特性的影响,改变(3—2)式中的采样 频率为1、2、4、8Hz,为保证最高采样频率下仍具有较好的频率分辨率及良好 的程序运行效率,取N=2048,信号频率0
2023-01-05 12:20:54
5.43MB
数学形态学
1
红外弱小目标图像增强方法研究
本文分别从提高红外图像对比度、抑制噪声、增强红外图像彩色对比度这三 个角度研究了红外弱小目标图像的增强方法。文章介绍了红外图像增强的基本概 念和图像增强的效果评价,究了红外图像的成像机理和特点。首先分析了红外弱小目标图像噪声成因和目标成像特点,在抑制噪声方面重点分析比较了平滑滤波和中值滤波的优缺点,然后分析和研究了常用的基于直方图的方法、灰度变换、空间滤波以及基于
数学形态
学的弱小目标图像增强算法。最后本文研究了红外弱小目标图像的伪彩色增强,实验结果表明增强后的图像改善了视觉效果,提高了对比度。
2022-12-12 19:28:40
4.71MB
红外图像弱小目标图像增强直方图数学形态学
1
特征级与像素级相混合的SAR与可见光图像融合
SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合
数学形态
学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。
2022-11-15 10:16:58
929KB
SAR;
可见光图像;
NSCT;
数学形态学;
1
收集的
数学形态
学在图像处理中的应用论文
数学形态
学在图像处理中的应用,方法腐蚀,膨胀。主要应用是边缘检测
2022-06-24 23:14:34
4.8MB
数学形态学
图像处理
边缘检测
腐蚀
1
基于
数学形态
学的图像汉字笔划细化和提取 (2005年)
文章提出了一种基于
数学形态
学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。
2022-06-04 10:28:52
1.97MB
自然科学
论文
1
电力工程信号处理应用_程春和
电力系统工程应用,是束洪春教授那本书的精华版
2022-05-31 13:18:27
6.52MB
HHT
S变换
数学形态学
1
一种基于小波变换和
数学形态
学的边缘检测算法
结合小波变换和
数学形态
学的优点,提出了一种基于小波变换和
数学形态
学的边缘检测算法.基于
数学形态
学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.
2022-05-19 14:07:16
896KB
小波变换;
数学形态学;
边缘检测;
结构元素;
1
广义
数学形态
滤波器的旋转机械振动信号降噪 (2009年)
针对传统形态滤波器由于采用相同尺寸结构元素而导致的输出统计偏倚严重的问题,提出采用不同尺寸结构元素级联而成的开-闭和闭-开组合广义形态滤波器实现旋转机械振动信号的降噪方法。研究了广义形态滤波器在脉冲噪声与随机噪声干扰下的降噪效果,比较了广义形态滤波器与传统形态滤波器分别对仿真信号与实际振动信号的滤波效果。实例表明,广义
数学形态
滤波器能够更有效的消除噪声的干扰,获得更高的信噪比。广义形态滤波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,具有较好的实用价值。
2022-05-18 19:18:51
1.21MB
工程技术
论文
1
一种基于小波变换和
数学形态
学的边缘检测算法
结合小波变换和
数学形态
学的优点,提出了一种基于小波变换和
数学形态
学的边缘检测算法.基于
数学形态
学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.
2022-05-04 16:10:18
1.3MB
小波变换;
数学形态学;
边缘检测;
结构元素;
1
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