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基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测被引量：13: 1; 作者熊立志陈立潮 +2 位作者潘理虎闫慧敏张晓艳《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第9期3497-3500,3505,共5页; 在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值... 展开更多; 关键词多尺度轮廓结构元素数学形态学边缘检测多形状结构元素; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测被引量：22: 2; 作者肖梅韩崇昭张雷《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期659-660,共2页; 针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘... 展开更多; 关键词边缘检测数学形态学轮廓结构元素多尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪被引量：13: 3; 作者胡学刚吴勇《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期212-213,216,共3页; 将图像分割技术应用于图像复原,提出基于轮廓结构元素和阈值分割的数学形态学去噪算法。该算法对图像进行阈值分割得到目标图像和背景图像,采用不同的轮廓结构元素滤波器算子对得到的2幅图像进行滤波并合成。实验结果表明,与其他形态学... 展开更多; 关键词图像去噪轮廓结构元素阈值分割数学形态学; 在线阅读下载PDF 职称材料

新颖的CB形态学串并复合散斑噪声滤波器被引量：13: 4; 作者亢洁史忠科杨刚《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期85-89,共5页; 基于轮廓结构元素形态学(CB形态学)和广义多结构元素的数学形态学,构造了一种新颖的用于抑制图像中的散斑噪声的串并复合滤波器。首先采用全方位多结构元素的广义多刻度形态开最大滤波器与广义多刻度形态闭最小滤波器相并联的滤波器进... 展开更多; 关键词轮廓结构元素形态学(CB形态学) 滤波器多结构元素斑点噪声抑制; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进CB形态学的图像滤波分析研究被引量：3: 5; 作者蒋薇薇鲁昌华郭铭铭《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期143-146,共4页; 如何在滤除噪声的同时保护图像的细节一直是一个研究热点。基于数学形态学的滤波效果依赖于结构元素形状和尺寸的选取,基于轮廓结构元素形态学(简称CB形态学)在一定程度上弱化了结构元素对处理结果的影响,但是大结构轮廓会导致噪声放大... 展开更多; 关键词数学形态学轮廓结构元素形态学(CB形态学) 图像滤波结构元素; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于数学形态学的图像边缘检测方法被引量：12: 6; 作者侯宝生《现代电子技术》 2010年第8期93-96,共4页; 针对经典形态学方法在边缘检测时可去除图像噪声,但难以保留边缘细节的问题,提出一种能有效去除噪声且能准确检测图像边缘的方法。该方法首先利用大尺度的轮廓结构元素对图像进行滤波开、闭运算,接着用小尺度结构元素在进行经典形态学... 展开更多; 关键词边缘检测数学形态学轮廓结构元素噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测被引量：13: 1; 作者熊立志陈立潮潘理虎闫慧敏张晓艳; 机构太原科技大学计算机学院中国科学院地理科学与资源研究所; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第9期3497-3500,3505,共5页; 基金中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZCX2-EW-306) 国家自然基金资助项目(41071344) 太原科技大学博士创新基金资助项目(20102030); 文摘在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。; 关键词多尺度轮廓结构元素数学形态学边缘检测多形状结构元素; Keywords multi-scale contour structuring element mathematical morphology edge detection multiple structuring elements; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测被引量：22: 2; 作者肖梅韩崇昭张雷; 机构西安交通大学电子与信息工程学院长安大学太白山教学实习基地; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期659-660,共2页; 基金国家重点基础研究发展规划资助项目(2001CB309403).; 文摘针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘的准确定位.仿真实验表明,该边缘检测算子定位准确,保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力.; 关键词边缘检测数学形态学轮廓结构元素多尺度; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪被引量：13: 3; 作者胡学刚吴勇; 机构重庆邮电大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期212-213,216,共3页; 基金重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2007BB2450); 文摘将图像分割技术应用于图像复原,提出基于轮廓结构元素和阈值分割的数学形态学去噪算法。该算法对图像进行阈值分割得到目标图像和背景图像,采用不同的轮廓结构元素滤波器算子对得到的2幅图像进行滤波并合成。实验结果表明,与其他形态学滤波算法相比,该算法有效地抑制了噪声,对主要目标的边缘细节起到了较好的保护作用。; 关键词图像去噪轮廓结构元素阈值分割数学形态学; Keywords image denoising contour structure elements threshold segmentation mathematical morphology; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新颖的CB形态学串并复合散斑噪声滤波器被引量：13: 4; 作者亢洁史忠科杨刚; 机构西北工业大学空中交通管理系统研究所西安交通大学电信学院; 出处《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期85-89,共5页; 文摘基于轮廓结构元素形态学(CB形态学)和广义多结构元素的数学形态学,构造了一种新颖的用于抑制图像中的散斑噪声的串并复合滤波器。首先采用全方位多结构元素的广义多刻度形态开最大滤波器与广义多刻度形态闭最小滤波器相并联的滤波器进行滤波,力求在滤波的同时图像几何细节损失尽可能少,然后通过级联的CB开和CB闭滤波器,再滤除剩余的斑点噪声,从而在有效抑制图像中的散斑噪声的同时更好地保持了图像的细节信息。分析和仿真表明了本文提出的滤波算法的有效性。; 关键词轮廓结构元素形态学(CB形态学) 滤波器多结构元素斑点噪声抑制; Keywords contour bougie morphology filter multiple structure elements speckle noise suppressing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进CB形态学的图像滤波分析研究被引量：3: 5; 作者蒋薇薇鲁昌华郭铭铭; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期143-146,共4页; 基金安徽省2008年科技攻关项目(No.08010202134); 文摘如何在滤除噪声的同时保护图像的细节一直是一个研究热点。基于数学形态学的滤波效果依赖于结构元素形状和尺寸的选取,基于轮廓结构元素形态学(简称CB形态学)在一定程度上弱化了结构元素对处理结果的影响,但是大结构轮廓会导致噪声放大,小结构轮廓噪声滤除效果不佳。提出一种改进CB形态学滤波器,利用小结构元素、CB形态学、数学形态学运算实现对图像椒盐噪声的滤除。实验结果表明该滤波器滤除椒盐噪声的效果优于中值滤波或一般形态学滤噪,且能够在滤除噪声的同时较好地保留图像细节。; 关键词数学形态学轮廓结构元素形态学(CB形态学) 图像滤波结构元素; Keywords mathematical morphology Contour Bougie （CB） morphology image filtering structural element; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于数学形态学的图像边缘检测方法被引量：12: 6; 作者侯宝生; 机构陕西理工学院; 出处《现代电子技术》 2010年第8期93-96,共4页; 文摘针对经典形态学方法在边缘检测时可去除图像噪声,但难以保留边缘细节的问题,提出一种能有效去除噪声且能准确检测图像边缘的方法。该方法首先利用大尺度的轮廓结构元素对图像进行滤波开、闭运算,接着用小尺度结构元素在进行经典形态学的膨胀、腐蚀运算后对图像进行梯度运算,从而得到含噪声图像的边缘信息。实验表明,该方法在准确检测图像边缘的同时,能够有效地去除图像中的噪声,且运算量相对较小。; 关键词边缘检测数学形态学轮廓结构元素噪声; Keywords edge detection mathematical morphology contour structural element noise; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测	熊立志陈立潮潘理虎闫慧敏张晓艳	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2012	13	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测	肖梅韩崇昭张雷	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	22	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪	胡学刚吴勇	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	新颖的CB形态学串并复合散斑噪声滤波器	亢洁史忠科杨刚	《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种改进CB形态学的图像滤波分析研究	蒋薇薇鲁昌华郭铭铭	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种基于数学形态学的图像边缘检测方法	侯宝生	《现代电子技术》	2010	12	在线阅读下载PDF 职称材料