形态学一般指的是生物学中研究动物和植物结构的一个分支 数学形态学(Mathematical morphology)是用其表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具 其基本思想是:用具有一定形态的结构元素
实现二值形态学中的膨胀,腐蚀,开,闭等运算。可以设置结构元素和连通区域,直观感受和对比各类形态学操作的效果。
本文提出一种基于场景运动分析的弱小运动目标形态学检测方法:首先利用场景运动分析校正序列图像,应用 本文提出的结构元进行Top2Hat形态学滤波以抑制背景杂波,将滤波图像进行二值化和差分处理以提取可疑目
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
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
基于形态学的图像分割方法是一个非常有效而又广泛应用的图像处理技术。通过对于形态学的数学原理和相关算法的深入研究,可以通过图像的形状和灰度值等特征来实现图像分割。本文详细介绍了基于形态学的图像分割方法的
eemd和数学形态学结合,提取信号特征,很好的资源啊!
常见的医学信号(如脉搏信号)包含大量的噪声,具有强烈的非线性和非平稳性。针对传统的小波变换去噪方法的缺陷,提出了一种基于双树复小波变换和形态学的去噪算法,具有结构简单、计算复杂度低等优点,有效地克服了
针对非线性混合的高光谱图像目标检测问题,在核信号空间正交投影法(KSSP)的基础上,提出了一种光谱和空间信息结合的组合核信号空间正交投影方法(CKSSP)。分别基于边缘序和像元距离为序尺度函数的导出序
基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码
