数学形态学边缘细化算法是一种基于数学理论的圆润、高效的图像处理技术。本文分析了数学形态学边缘细化算法的原理及其在图像处理领域的应用实践。同时,结合实际案例,详细介绍了数学形态学边缘细化算法的具体使用技
关于形态学膨胀的部分代码
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
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
目前,很多模型简化算法在进行大规模简化后并不能很好保证模型的视觉特征,从而产生视觉失真。针对上述问题,提出一种模型简化算法,该算法通过引入顶点曲度特征因子和限制狭长三角形的生成,保持了模型的几何特征；
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
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在彩色图像中应用形态学方法对图像滤波,代码简单,清晰易修改,滤波效果可以
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