经过边缘检测得到的边缘图,通常会出现不同程度的边缘断裂现象,对后续目标识别、目标提取等带来了极大的困难。路径开(或闭)算子的特点是可定义一簇由单像素宽且方向、长度灵活的链式结构元素进行相关形态学运算,
运动目标的检测是指从视频流中实时地提取出运动目标。该方向的一些复杂问题,例如:环境光照变化、目标物体部分/全遮挡、目标物体刚性/非刚性形变等,仍极具挑战性,并制约检测算法效果的进一步提高。由于复杂背景
文章《(来点有用的)MATLAB基于形态学的目标检测(一)简单图形统计》的演示代码。在一些例如裂纹测量、细胞统计的工作中,由于目标可能连接、重叠等情况。直接使用区域增长和连通分量计算,往往结果不好。而
介绍了数学形态学的基本概念及应用领域。详细地阐述了数学形态学的基本原理、基本性质和基于数学 形态学边缘检测和图像分割的方法及要点。最后给出了基于边缘轮廓结构的形态学开、闭变换在提取噪声区域及滤掉噪声
利用数学形态学编写的广义滤波器,输入,信号,结构元素长度,类型。
介绍了数学形态学的基本运算及数学形态学在图像处理中的主要应用,并讨论了结构元素的选取方法.
主要介绍了Python数学形态学,结合实例形式分析了Python数学运算与图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
主要讲述二值形态学、灰值形态学,已经形态学的应用,包括一些应用实例。
数学形态学(MathematicalMorphology)““是建立在集合论基础上的一门新兴学科,非常适合信号的几何形态分析和描述。其基本思想是利用结构元素对信号进行“探测”,保留主要形状,删除不相干
数学形态学方法及其应用,老书不好找电子版啦,给大家发一个。
