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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
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
基于
数学形态学
的图像椒盐噪声去除方法
针对基于
数学形态学
的去除高浓度椒盐噪声不足问题,采用了一种基于
数学形态学
的噪声去除方法。所提滤波方法分为预滤波和滤波两个阶段。在预滤波阶段,设定一个简单的检测算子用于构造逐点自适应的3×3像素大小结构元素;在滤波阶段,对预滤波过的像素进行中值滤波。仿真结果表明所提的滤波方法不仅能有效地去除高浓度椒盐噪声,并能很好地保留图像的原有细节信息,而且PSNR值比其他滤波方法平均高出3 dB左右,并具有较短的滤波时间。
2022-05-04 08:24:26
1MB
数学形态学;
椒盐噪声;腐蚀;膨胀;自适应结构元素
1
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