基于数学形态学的提升小波图像去噪.pdf
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基于形态学的数字图像去噪设计.docx
基于形态学的数字图像去噪设计与实现
DesignandImplementationofDigitalImageDenoisingBasedonMorphology
本科毕业论文
PAGEIV
摘要
图像传输和生成过程通常伴随着噪声干扰，这是图像质量下降的重要原因，影响图像的进一步处理。图像去噪是一种图像质量增强和恢复的方法。中值滤波，是一种非线性信号处理技术，可以有效消除脉冲噪音。它类似于平均滤波并与相邻像素点一起操作。但是，未被噪声污染的像素可能会被中值滤波改变，破坏图像细节。此外，滤镜模板具有单一形状，并且只能处理图像简单的噪音，但对于有更多点，线和尖
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基于数学形态学的图像去噪-管理科学与工程专业论文.docx
山东师范大学硕士学位论文
山东师范大学硕士学位论文
目录
摘要....................................................................................................................................................................... I
ABSTRACT ..........................................................................................
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基于形态学的数字图像去噪设计与实现
DesignandImplementationofDigitalImageDenoisingBasedonMorphology
本科毕业论文
PAGE2
摘要
图像传输和生成过程通常伴随着噪声干扰，这是图像质量下降的重要原因，影响图像的进一步处理。图像去噪是一种图像质量增强和恢复的方法。中值滤波，是一种非线性信号处理技术，可以有效消除脉冲噪音。它类似于平均滤波并与相邻像素点一起操作。但是，未被噪声污染的像素可能会被中值滤波改变，破坏图像细节。此外，滤镜模板具有单一形状，并且只能处理图像简单的噪音，但对于有更多点，线和尖角
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基于形态学的权重自适应图像去噪-算法程序.pdf
基于形态学的权重自适应图像去噪
一、图像去噪方法
二、数学形态学原理
三、权重自适应的多结构形态学去噪
四、程序实现
附录 运行环境：Matlab2011a
clear
clc
%载入图像
filename=fullfile(pwd,2.jpeg);%注意下图片格式，本文用的图片格式为jpeg
Img=imread(filename);
%灰度化
if ndims(Img)==3
I=rgb2gray(Img);
else
I=Img;
end
%添
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图像数学形态学.pptx
图像数学形态学;数学形态学(mathematical morphology)诞生于1964年，基本思想是用具有一定形态的结构元素（SE，structural element）或内核去量度和提取数字图像中的对应形状，以实现对图像进行分析和识别的目的。
形态学分析是一门建立在集合论基础上的学科，它是几何形态分析和描述的有力工具，是一种新的图像处理与分析方法。
数学形态学的基本思想也适应于图像处理的很多方面，包括图像增强、边缘检测、图像分割、特征提取、图像复原、文字识别、医学图像处理、图像压缩，以及机器视觉等众多领域。
在工农业生产中，视觉零部件检测、产品质量检测、食品安全检测、生物医学图像分析和
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基于数学形态学的细胞图像分割的开题报告.docx
基于数学形态学的细胞图像分割的开题报告
一、选题背景
随着计算机技术和图像处理技术的发展，数字图像处理在医学、生物学等领域中的应用也越来越广泛。在生物学领域，细胞是一个非常重要的研究对象，而细胞图像处理技术则可以为我们提供关于细胞结构和功能的重要信息。图像分割是图像处理和分析中的一个关键问题，它的目的是将图像分为多个区域或对象，以便进行进一步的分析和研究。在细胞图像分割中，准确的分割结果对后续的生物学分析和研究至关重要。
相比于传统的细胞图像分割算法，数学形态学方法具有很好的特征提取和形态表达能力，因此在细胞图像分割中也得到了广泛应用。数学形态学方法通过将形态学操作应用于图像的几何结构上，可以
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基于数学形态学的图像分割方法分析研发.doc
基于数学形态学的图像分割方法研究
专业：电子信息科学与技术
班级：2005级1班
姓名：杨晓琦
目 录
引言 3
1 图像分割基本理论 7
1.1 图像分割的概念
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基于数学形态学的医学图像插值技术.pdf
维普资讯
第 25卷第3期 机 电 工 程 Vo1．25NO．3
2008年 3月 MECHANICAL ＆ ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE Mar．2008
基于数学形态学的医学图像插值技术
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基于数学形态学的图像分割方法研究.doc
基于数学形态学的图像分割方法研究
专业：班级：200级班姓名：目 录
引言3
1 图像分割基本理论7
1.1 图像分割的概念7
1.2 传统的图像分割方法9
1.3 特殊理论工具的图像分割方法 12
1.4 图像分割的评价 13
2 数学形态学基本理论 16
2.1 形态学的概念 16
2.2 结构元素的选取 16
2.3 二值形态学理论 18
2.4 灰值形态学理论 20
2.5 形态学重建 21
2.6 形态学边缘检测 22
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基于数学形态学的图像分割算法：原理应用与优化.docx
基于数学形态学的图像分割算法：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化信息飞速发展的时代，图像处理技术作为信息处理领域的关键技术之一，广泛应用于众多领域，如医学影像诊断、工业检测、卫星遥感、计算机视觉、智能安防等。而图像分割在图像处理中占据着核心地位，是从图像处理到图像分析的关键步骤，其目的是将图像中感兴趣的目标区域与背景区域分离开来，为后续的图像理解、特征提取、目标识别和分析决策等提供基础。
传统的图像分割方法，如基于阈值的分割、基于边缘检测的分割和基于区域的分割等，在处理一些简单图像时能够取得较好的效果，但在面对复杂背景、噪声干扰、目标形状不规则以及图像灰度不均匀等
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图像分析与处理数学形态学.ppt
二值形态学滤除条码噪声二值形态学滤除条码噪声通过开操作,条码图像中空上的污点和墨迹消除掉二值形态学滤除条码噪声通过闭操作,将条上的划痕和瑕疵填充掉用公式表示为开和闭也是对偶运算。X开运算的补集等于X的补集的闭运算。(OPEN(X))c=CLOSE((Xc))X闭运算的补集等于X的补集的开运算。(CLOSE(X))c=OPEN((Xc))在两个小岛之间有一座小桥，把岛和桥看做是处理对象X，则X的补集为大海。如果涨潮时将小桥和岛的外围淹没(相当于用尺寸比桥宽大的结构元素对X进行开运算)，那么两个岛的分隔，相当于小桥两边海域的连通(对Xc做闭运算)。可以这样理解：闭基本思想表示一个平面区域结构形状的
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第8章-数学形态学图像处理20161128.pptx
第八章 数学形态学图像处理Chapter 8 Morphological Image ProcessingContents背景基础二值图像形态学基本运算二值图像形态学实用算法灰度图像形态学算法背景数学形态学是一种基于形状的图像处理理论和方法，数学形态学图像处理的基本思想是选择具有一定尺寸和形状的结构元素度量，并提取图像中相关形状结构的图像分量，以达到对图像分析和识别的目的。Image after segmentationImage after segmentation and morphological processing背景数学形态学诞生于1964年。法国巴黎矿业学院的赛拉在马瑟荣的指导下
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基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法研究-计算数学专业论文.docx
万方数据
万方数据
A Dissertation Submitted for the Degree of Master
Research of Color Image Edge Detection Algorithm based on Mathematical Morphology
By Chenman
Hefei University of Technology Hefei, Anhui, P.R.China
April, 2014
万方数据
万方数据
致谢
致
谢
盛年不再来，一日难再晨，两年半的研究生学习生涯随着硕士论文的完稿也
即将走向尾声。在这两年多的时间里，我得到了许多的关怀和帮助
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基于导向滤波和图像形态学方法的图像去雾算法研究.pdf
基于导向滤波和图像形态学方法的图像去雾算法研究
摘要
图像作为关键信息源，其清晰度对各领域决策研究至关重要。提升硬件设施所需要
的成本往往很高，与之相比，不断地更新软件算法显得更为实用。尽管当前去雾算法研
究已取得显著进展，但在应对光晕效应及白亮区域色彩失真问题上仍存在局限性。此外，
较高的计算复杂度严重制约其在实际工程的应用。因此，针对雾霾天气下图像模糊问题
进行去雾清晰化研究，具有重要理论价值与实践意义。本文在大气散射模型基础上对暗
通道去雾算法展开研究，主要内容如下：
（1）针对大气光估计中可能出现的大气光候选域误判问题，将图像形态学方法和
四叉树搜索算法相结合，通过形态学开运算预处理灰
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基于数学形态学的高光谱与LiDAR图像特征提取及融合策略研究.docx
基于数学形态学的高光谱与LiDAR图像特征提取及融合策略研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今的信息技术时代，高光谱和LiDAR图像作为重要的遥感数据来源，在多个领域展现出了巨大的应用价值。高光谱图像通过各种传感器获取，如航空、卫星或地面传感器，这些传感器在不同的光谱范围内采集数据，并以数百个波段的形式提供高光谱图像。其每个像素点都包含了一个完整的光谱反射或辐射曲线，这使得高光谱图像能够提供丰富的光谱信息，从而允许人们对地物进行更准确的分类和识别。在矿产勘探领域，高光谱图像可以通过分析不同矿物在光谱上的独特特征，精准地识别出矿物的种类和分布情况，为矿产资源的开发提供重要依据；在城市