导读:本文包含了顺序形态学论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:形态学,顺序,边缘,图像,模糊,数学,噪声。
顺序形态学论文文献综述
李永亮,张怀清,杨廷栋,马载阳,贺长平[1]（2018）在《模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法》一文中研究指出【目的】针对叶脉图像存在模糊性和噪声的问题,将模糊逻辑与复合顺序形态学相结合,提出一种叶脉模糊逻辑增强方法,以提高叶脉检测方法的抗噪能力和检测效果。【方法】根据5×5邻域中各像元距中心像元的距离,确定邻域像元权重,提出像元隶属度计算方法,利用叁角型隶属函数实现叶脉图像模糊化。结合Sugeno模糊模型,提出模糊逻辑推理规则,增强叶脉图像对比度。构建2个尺度分别为3和5的方形结构元素及4个尺度为5的不同方向的线形结构元素,建立基于4个不同方向卷积差分模板的最佳线形结构元素确定方法,设定多个百分位,提出多结构元多百分位的复合顺序形态学检测算子。以叶脉原图和加噪后的图像为例,进行8种不同检测方法的对比试验,以峰值信噪比定量评定方法优劣。【结果】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可增强原图对比度1.668倍,最大峰值信噪比为52.624 6,相较其他方法噪声得到了更有效的处理,提取的叶脉图像更加清晰、完整、连续。【结论】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可有效提高叶脉检测抗噪能力和检测效果,是一种有效的叶脉检测手段。(本文来源于《林业科学》期刊2018年05期）
徐艳蕾,贾洪雷,包佳林[2]（2015）在《基于模糊顺序形态学的植物叶片脉络边缘提取》一文中研究指出植物叶片是作物分类和识别的简单有效方法,叶片的脉络和边缘特征提取是识别叶片的基础步骤。植物叶片图像通常受噪声影响,提取清晰的脉络和边缘比较困难,该文提出了基于模糊顺序形态学的植物叶片脉络边缘特征提取方法。首先,根据像素邻域特性,利用植物叶片脉络边缘及内部区域的差异性,构造了隶属度函数;然后,依据Sugeno模糊模型,定义了能够增大叶片脉络边缘和内部区域差异的模糊规则,进行模糊推理;该文采用了抑制噪声特别有效的顺序形态学边缘检测算子,对图像进行脉络边缘提取,最终得到植物叶片脉络和边缘信息图像。试验结果表明,该文方法克服了自然环境中噪声的影响,提取的植物叶片脉络和边缘更加清晰、定位更加准确。(本文来源于《农业工程学报》期刊2015年13期）
黄海龙,王宏,纪俐[3]（2012）在《基于局部模糊增强的顺序形态学边缘检测算法》一文中研究指出为了提高检测精度、节省运算时间,对现有的基于数学形态学边缘检测算法进行改进,提出了一种基于局部模糊增强的复合顺序形态学边缘检测算法。采用二维直方图斜分法定位图像的边缘区域,对边缘区域进行模糊增强处理,局部模糊增强既可以突出边缘特征,又可以减少计算量,改善算法的实时性;复合顺序形态学边缘检测使用不同方向的直线形结构元素和2种大小的百分位得到边缘子图像,通过计算信息熵自适应确定权重系数,对边缘子图像作融合处理,细化后得到最终的边缘。实验结果表明,该算法检测的边缘精细、连续、完整,其均方误差和峰值信噪比要好于传统的算法,对受到噪声污染的图像和不同格式的图像具备良好的鲁棒性,与全局增强算法相比可节省近一半的运算时间。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2012年11期）
邓红[4]（2011）在《模糊顺序形态学理论及其在图像处理中的应用》一文中研究指出数学形态学由于其灵活性,非线性以及能够并行处理等特性在数字图像处理领域得到了广泛的应用,而现在比较完善的数学形态学理论是基于对二值图像的处理,目前提出的大部分将这种二值形态学理论拓展到灰度图像领域中的方法都无法保持二值数学形态学算子的一些重要的性质,本文结合海内外研究成果,提出了模糊顺序形态学理论。首先,本文探究排序统计理论和数学形态学理论之间的联系,同时应用模糊逻辑理论,定义一种新的数学形态学基本算子:模糊顺序形态学腐蚀算子和膨胀算子,这种定义保证了经典的形态学算子所要求的重要性质——对偶性和单调性。然后,本文应用新定义的腐蚀和膨胀算子结合数学形态学基本定义构造出了开(闭)算子。在经典的数学形态学理论中,开(闭)算子按一定方式组合后可以用来对含噪声的图像进行滤波,同理,本文用模糊顺序形态学开(闭)算子经过合理地组合,对灰度图像进行滤波,对比实验图像和数据证明,这种滤波结果优于经典的开(闭)算子滤波结果。其次,本文对经典的击中击不中变换进行改进并定义了一种二值图像中的边缘检测算子,实验证明,这种边缘检测的结果比Canny算子的结果更好。最后,拓展模糊顺序形态学理论到彩色空间中,利用经典的形态学边缘定义,如原图和腐蚀的差是图像的边缘等,定义了针对HSV彩色空间中彩色图像的边缘检测算子。实验结果表明,这种新的彩色图像边缘检测算子可以用于提取彩色图像边缘。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2011-06-01）
闫海霞,刘岩俊[5]（2011）在《基于顺序形态学自适应边缘检测方法》一文中研究指出针对形态学单一结构元素在边缘检测中图像边缘信息丢失的问题,根据图像形态学多刻度形态滤波的思想,提出了基于顺序形态学自适应边缘检测方法。根据传统的形态学边缘检测方法,该方法构造了边缘检测算子,给出了边缘检测算子的评价函数。通过该函数选择不同方向的结构元素增加图像的边缘信息。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以在最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年05期）
徐艳蕾,赵继印,李敏,赵婷婷[6]（2010）在《基于顺序形态学的医学图像插值算法的研究》一文中研究指出医学图像插值方法是医学图像叁维重建的关键技术,插值的结果直接决定了叁维重建的效果.本文在深入研究了顺序形态学理论的基础上,提出了一种基于顺序形态学的插值算法,该算法采用百分位膨胀和腐蚀算子,解决了线性插值和形状插值等算法产生的边界模糊的问题.仿真实验表明该算法产生的断层图像和原有断层图像过渡自然,为后续的医学图像叁维重建奠定了基础.(本文来源于《电子学报》期刊2010年05期）
徐艳蕾[7]（2009）在《基于顺序形态学理论的医学CT图像叁维重建方法的研究》一文中研究指出医学图像叁维重建方法是医学影像处理系统中的重要组成部分,也是医学图像可视化技术的重点研究问题。本文在深入研究医学CT图像的特点及顺序形态学理论的基础上,主要对基于顺序形态学理论的医学CT图像叁维重建方法进行深入研究。针对医学CT图像叁维重建方法的图像滤波、边缘检测、分割和叁维重建算法等核心内容和关键技术进行研究,主要研究内容如下:(1)医学CT图像滤波平滑算法的研究。在分析顺序形态变换滤波特性的基础上,提出了基于多尺度多结构顺序形态变换的医学CT图像平滑滤波算法,该算法不仅能较好地保持图像的边缘和细节,而且增强了恢复图像的对比度。(2)医学CT图像边缘检测算法的研究。在顺序形态学理论的基础上构建了多尺度多结构元素边缘检测算子,该算子具有提取准确和边缘清晰的特点,而且能够滤除噪声。对于大尺寸图像,顺序形态变换运算速度较慢,因此本文研究了一种快速的基于顺序形态学的医学CT图像边缘检测算法,此算法获得的边缘准确、清晰,而且运算速度大大提高,为图像快速处理奠定了基础。(3)医学CT图像分割算法的研究。通过对顺序形态梯度特性的研究,提出了基于顺序形态梯度的改进的区域增长分割算法和基于顺序形态梯度重构的分水岭分割算法。改进的区域增长算法能够准确分割CT图像中的感兴趣区域,而基于顺序形态梯度重构的分水岭分割算法解决了传统分水岭分割算法的过分割问题。(4)医学CT图像叁维插值算法的研究。本文提出了基于顺序形态学的医学CT图像叁维插值算法,该算法减小了插值切片间的误差,具有边界清晰、准确和结构清楚的优点,为后续的医学CT图像叁维重建奠定了良好的基础。(5)医学CT图像叁维重建算法的研究。在基于分割的MC面绘制叁维重建算法的基础上,将改进的区域增长分割算法与其相结合,提高了医学CT图像叁维重建的精度和运算速度。本文对医学CT图像叁维重建的基础内容进行了深入的研究,为医学图像叁维重建系统的开发奠定了理论基础,在疾病的诊断和治疗方面具有重要的理论意义和实际应用价值。(本文来源于《吉林大学》期刊2009-04-01）
赵继印,徐艳蕾,焦玉斌[8]（2008）在《基于顺序形态学的图像边缘检测快速算法的研究》一文中研究指出图像边缘检测是图像处理的关键技术,边缘检测的结果直接决定了后续图像处理的性能.数字图像的边缘检测主要要求就是边缘定位准确,运算速度快.以此要求为依据,本文在深入研究了数学形态学和顺序形态学的基础上,提出了一种基于顺序形态学的优化边缘检测算法,该算法能够快速准确的提取图像的边缘,对于尺寸较大的图像效果尤为明显.通过仿真实验表明该算法是一种准确快速的边缘检测方法.(本文来源于《电子学报》期刊2008年11期）
李杨,黄纯,石佳[9]（2008）在《基于顺序形态学-dq变换的动态电能质量扰动检测算法》一文中研究指出介绍了基于形态学理论的顺序形态滤波原理,并结合改进的双dq变换提出了一种全新的动态电能质量扰动的检测方法。将顺序形态变换应用到一维电力信号处理中,选择合适的结构元素和百分位构造滤波器。电压信号分别进行正、负序的双dq变换和滤波处理后,可以准确地检测到动态电能质量扰动的各项特征值。仿真结果表明该方法具有良好的准确性和动态响应特性。(本文来源于《电工电能新技术》期刊2008年02期）
曾萍萍,吴建华[10]（2005）在《多尺度顺序形态学灰度图像边缘检测方法》一文中研究指出本文介绍了顺序形态学及多尺度算子的基本概念,提出了一种新的结合顺序形态学与多尺度算子进行灰度图像边缘检测的算法,分析了其几何意义,用计算机实现了该方法对灰度图像的边缘检测,并与用传统的Laplace算子、Sobel算子、Robert算子、Canny算子进行边缘检测的结果进行了比较。尤其对噪声图像,顺序形态算法与多尺度算子结合起着双重抑噪的作用,相比传统算子,该方法具有良好的抗噪性能。且简单易行,便于硬件实现,对于噪声灰度图像的边缘检测具有一定的实用价值。(本文来源于《第十二届全国图象图形学学术会议论文集》期刊2005-10-01）
顺序形态学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
植物叶片是作物分类和识别的简单有效方法,叶片的脉络和边缘特征提取是识别叶片的基础步骤。植物叶片图像通常受噪声影响,提取清晰的脉络和边缘比较困难,该文提出了基于模糊顺序形态学的植物叶片脉络边缘特征提取方法。首先,根据像素邻域特性,利用植物叶片脉络边缘及内部区域的差异性,构造了隶属度函数;然后,依据Sugeno模糊模型,定义了能够增大叶片脉络边缘和内部区域差异的模糊规则,进行模糊推理;该文采用了抑制噪声特别有效的顺序形态学边缘检测算子,对图像进行脉络边缘提取,最终得到植物叶片脉络和边缘信息图像。试验结果表明,该文方法克服了自然环境中噪声的影响,提取的植物叶片脉络和边缘更加清晰、定位更加准确。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
顺序形态学论文参考文献
[1].李永亮,张怀清,杨廷栋,马载阳,贺长平.模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法[J].林业科学.2018
[2].徐艳蕾,贾洪雷,包佳林.基于模糊顺序形态学的植物叶片脉络边缘提取[J].农业工程学报.2015
[3].黄海龙,王宏,纪俐.基于局部模糊增强的顺序形态学边缘检测算法[J].仪器仪表学报.2012
[4].邓红.模糊顺序形态学理论及其在图像处理中的应用[D].哈尔滨工业大学.2011
[5].闫海霞,刘岩俊.基于顺序形态学自适应边缘检测方法[J].计算机应用研究.2011
[6].徐艳蕾,赵继印,李敏,赵婷婷.基于顺序形态学的医学图像插值算法的研究[J].电子学报.2010
[7].徐艳蕾.基于顺序形态学理论的医学CT图像叁维重建方法的研究[D].吉林大学.2009
[8].赵继印,徐艳蕾,焦玉斌.基于顺序形态学的图像边缘检测快速算法的研究[J].电子学报.2008
[9].李杨,黄纯,石佳.基于顺序形态学-dq变换的动态电能质量扰动检测算法[J].电工电能新技术.2008
[10].曾萍萍,吴建华.多尺度顺序形态学灰度图像边缘检测方法[C].第十二届全国图象图形学学术会议论文集.2005
论文知识图
