关于数学形态学的一个课件,并附有一个腐蚀和膨胀示例程序,以及一个粗化和细化的示例程序
基因数学形态学的边缘检测数学形态学
自己看书写的数学形态学灰度腐蚀算法,C码。通过MATLAB仿真,和标准算法效果相同
本文综述了基于数学形态学的图像边缘检测方法的研究进展。从基本理论到应用实践,对各种算法的原理和特点进行了探讨。重点介绍了灰度膨胀、腐蚀、边缘检测算子、区域生长等方法,并对它们的实现进行了详细阐述。最后
以往采用多方向滤波、中值滤波、F.Safa滤波对混合图像进行滤波处理,存在效果差的问题,为了改善混合图像质量,提出了基于数学形态学的均值滤波方法。根据混合图像结构元素选取流程,分析不同混合图像结构元素
针对图像的边缘检测问题,提出了一种基于顺序形态变换和局部熵相结合的边缘检测方法。该检测方法构造了基于百分位顺序形态变换的边缘检测算子,根据不同结构元素的尺度大小与结构元素的类型,选择不同的形态变换的百
印刷显微网点图像的分割是实现印刷质量在线监测的基础。在对图像进行灰度化、图像增强、二值化处理的基础上,采用数学形态学对其进行的图像分割
当进行形态学图像处理时,我们可以在GUI环境下实现该方法,并通过摄像机标定来消除图像的畸变和矫正。然而,实际工作环境中存在各种因素影响摄像机成像效果,如光线、灰尘和噪点等。为了滤除这些干扰因素,我们需
在阅读文献中,偶然发现使用使用形态学方法也可以检测直线,故做实验并记录。 使用该方法,需要定义一个长度为L的结构元素element,其大小应足够大以保留图像中的字符笔划,然而又恰好能检测出图像中最短的
6篇关于数学形态学在电力系统中的应用的论文
