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时变结构元素形态学轴承故障信号滤波新策略
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作者 张文兴 丁桦 +1 位作者 王建国 刘文婧 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期81-84,91,共5页
时变结构元素滤波(TMF)与多尺度形态滤波(MMF)相比,其结构元素不再固定,能够自适应调整结构元素使形态学滤波更精确的拟合原始信号,但当信号故障不明显、环境嘈杂时,由于结构元素变化过于敏感导致信号滤除效果较差的问题,因此提出了一... 时变结构元素滤波(TMF)与多尺度形态滤波(MMF)相比,其结构元素不再固定,能够自适应调整结构元素使形态学滤波更精确的拟合原始信号,但当信号故障不明显、环境嘈杂时,由于结构元素变化过于敏感导致信号滤除效果较差的问题,因此提出了一种改进的时变结构元素策略,并根据时变滤波特点提出适合时变结构元素滤波的新双结构元素综合平均算子,进一步提高了时变形态滤波的自适应性和综合性能。通过仿真数据以及更加真实、复杂的轴承-齿轮数据进行了有效性验证。 展开更多
关键词 滤波 降噪 数学形态学 结构元素
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基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测 被引量:1
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作者 王晓龙 石海超 +4 位作者 熊江涛 金韩微 张博文 陆志鹏 何玉灵 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第8期3195-3204,I0028,共11页
针对发电机发生定子匝间短路故障时振动信号特征微弱的问题,提出一种基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测方法。首先,根据发电机定子的振动特征设计一种新颖的星形结构元素,并构建多尺度形态学梯度乘积运... 针对发电机发生定子匝间短路故障时振动信号特征微弱的问题,提出一种基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测方法。首先,根据发电机定子的振动特征设计一种新颖的星形结构元素,并构建多尺度形态学梯度乘积运算方式;其次,利用白鲨优化策略对星形结构元素的幅值及尺度进行寻优,并将自适应多尺度形态学梯度乘积运算应用在发电机定子振动信号特征增强检测中;最后,对比发电机定子匝间短路理论故障特征频率与处理信号频谱中幅值突出的频率,判断发电机的运行状态。实验证明,所提方法可有效增强发电机定子振动信号特征,提高发电机定子匝间短路故障检出率,具有一定工程参考价值。 展开更多
关键词 发电机 振动信号 数学形态学 星形结构元素
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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
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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... 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. 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
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基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪 被引量:13
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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... 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。 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
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形态学滤波器结构元素选取原则研究与分析 被引量:53
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作者 赵昭 刘利林 +2 位作者 张承学 李海涛 汪建敏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第14期21-25,35,共6页
形态学滤波器作为一种非线性滤波工具,以其良好的消噪性能越来越多地被运用到电力系统采样数据的处理中。形态学滤波器所选用的结构元素对滤波效果有着重要的影响,但目前结构元素的选取还没有针对具体应用背景的选取原则。针对电力系统... 形态学滤波器作为一种非线性滤波工具,以其良好的消噪性能越来越多地被运用到电力系统采样数据的处理中。形态学滤波器所选用的结构元素对滤波效果有着重要的影响,但目前结构元素的选取还没有针对具体应用背景的选取原则。针对电力系统中的常见噪声,通过数值仿真,对几种常用结构元素的滤波效果及计算速度进行了详细的分析研究,进而给出了结构元素类型的一般选取原则。同时提出了关于结构元素宽度及幅值选取的一些规律,为形态学滤波器的设计提供了参考依据。 展开更多
关键词 数学形态学 形态学滤波器 结构元素 去噪
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基于局部多结构元素数学形态学的灰度图像边缘检测算法 被引量:36
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作者 侯志强 韩崇昭 +1 位作者 左东广 郑林 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期439-440,共2页
提出了一种边缘检测算法 .该算法在数学形态学的基础上 ,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多个结构元素 ,利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定灰度图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学的腐蚀操作 ,选择出图像的边缘 ... 提出了一种边缘检测算法 .该算法在数学形态学的基础上 ,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多个结构元素 ,利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定灰度图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学的腐蚀操作 ,选择出图像的边缘 ,滤除噪声 .与传统的形态学方法相比 ,该算法只对梯度发生变化的像素点进行操作 ,减少了运算量 ,得到了与人的主观视觉更为一致的边缘 .实验表明 ,与经典的边缘检测算子相比 ,该算法不仅具有很好的边缘提取能力 ,而且具有很强的抗噪能力 . 展开更多
关键词 边缘检测 图像分割 数学形态学 结构元素 视觉模型
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多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法 被引量:19
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作者 王坤 高立群 +1 位作者 郭丽 片兆宇 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期473-476,共4页
针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景... 针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像,随着膨胀次数的增加,检测得到的合成图像的边缘更清晰完整,细节更丰富;将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像,和其他的传统边缘检测方法相比,其检测到的轮廓更加清晰,对噪声不太敏感,能够很好地提取边缘. 展开更多
关键词 数学形态学 边缘检测 多尺度 结构元素 膨胀
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形态学图像去噪中结构元素选取原则 被引量:30
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作者 张黄群 于盛林 白银刚 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第B09期81-83,共3页
介绍了数学形态学的基本运算和结构元素在形态学运算中的重要性,总结了在形态学图像降噪中结构元素的基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,并通过实验验证了这3条原则的合理性。
关键词 数学形态学 图像去噪 结构元素 选取原则
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基于多结构元素形态学的图像边缘检测算法 被引量:8
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作者 韦宏强 李彤华 +1 位作者 郑屹 马宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第22期5447-5448,5452,共3页
分析了出传统图像边缘检测算法的不足,利用形态学多结构元素的自然属性,自适应确定权重,然后采用腐蚀运算构造边缘检测算法,再将多结构元的检测信息加权求和。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有... 分析了出传统图像边缘检测算法的不足,利用形态学多结构元素的自然属性,自适应确定权重,然后采用腐蚀运算构造边缘检测算法,再将多结构元的检测信息加权求和。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力,得到的结果边缘细腻、平滑,在细节和特征方面保持得更好。 展开更多
关键词 图像处理 数学形态学 边缘检测 结构元素 腐蚀 自适应权重
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基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法 被引量:16
10
作者 吴朔媚 韩明 王敬涛 《量子电子学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期278-285,共8页
为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取... 为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测。实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息。 展开更多
关键词 图像处理 多尺度多方向 数学形态学 边缘检测 结构元素
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数学形态学中结构元素的分析研究 被引量:20
11
作者 郭景峰 蔺旭东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第7期113-115,共3页
1.引言 数学形态学是研究数字图像形态结构特征与快速并行处理方法的理论,它通过对输入图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的.1982年,J.Sem的专著<图像分析与数学形态学>问世后,数学形态学在图像处理、模式识别和计算机视... 1.引言 数学形态学是研究数字图像形态结构特征与快速并行处理方法的理论,它通过对输入图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的.1982年,J.Sem的专著<图像分析与数学形态学>问世后,数学形态学在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域引起广泛的重视和应用,这些应用反过来又促进了它的进一步发展. 展开更多
关键词 数学形态学 结构元素 图像处理 模式识别 计算机视觉 图像匹配
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基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测 被引量:16
12
作者 王新 黄兆云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期89-90,112,共3页
基于改进的单结构元素抗噪型形态边缘检测算子和形态滤波思想,提出了一种多结构元素的多路加权合成形态边缘检测算法。在该算法中,采用峰值信噪比代替固定均值来确定加权参数,是一种自适应方法。与传统的边缘检测算法的对比实验表明,该... 基于改进的单结构元素抗噪型形态边缘检测算子和形态滤波思想,提出了一种多结构元素的多路加权合成形态边缘检测算法。在该算法中,采用峰值信噪比代替固定均值来确定加权参数,是一种自适应方法。与传统的边缘检测算法的对比实验表明,该算法图像边缘检测效果较好,降噪能力也得到了提高。 展开更多
关键词 图像处理 边缘检测 数学形态学 结构元素 多路加权合成
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基于多结构元素的形态学焊缝起始点识别 被引量:4
13
作者 熊睿 马国红 +1 位作者 聂军 张裕明 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2014年第21期158-160,162,共4页
焊缝起始点的识别是实现机器人智能焊接系统的一个重要环节。利用多结构元素的形态学方法对CCD在自然光条件下采集到的直焊缝图像进行处理,提取直焊缝边缘后借助于Hough变换得到焊缝初始点位置。试验结果表明,与传统的边缘检测方法和单... 焊缝起始点的识别是实现机器人智能焊接系统的一个重要环节。利用多结构元素的形态学方法对CCD在自然光条件下采集到的直焊缝图像进行处理,提取直焊缝边缘后借助于Hough变换得到焊缝初始点位置。试验结果表明,与传统的边缘检测方法和单结构元素形态学方法相比,本文提出的多结构元素形态学边缘检测方法边缘检测效果更佳,能有效去除噪声的同时,保留更多的边缘细节信息,为后续的图像处理操作奠定了基础,是一种有效的边缘检测方法。 展开更多
关键词 数学形态学 边缘检测 焊缝起始点 结构元素
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多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法 被引量:8
14
作者 吴薇 李宗强 张娟子 《现代电子技术》 2005年第13期101-102,104,共3页
数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法,该算法通过构造4个不同方向的结构元素,应用形态学梯度算... 数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法,该算法通过构造4个不同方向的结构元素,应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果进行加权平均,得到最终的图像边缘。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明:本文算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子,Laplace算子和Canny算子。 展开更多
关键词 边缘检测 数学形态学 结构元素 图像
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基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法 被引量:8
15
作者 杨莘元 赵忠凯 蒲书缙 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期796-799,共4页
背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多... 背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现. 展开更多
关键词 小目标检测 结构元素 灰度形态学 红外背景估计 背景泄漏
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一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法 被引量:3
16
作者 侯志强 韩崇昭 左东广 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第10期1814-1817,共4页
在前期工作的基础上 ,提出了一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法 .该算法根据图像中噪声和边缘形态的不同 ,建立了多个结构元素 .利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学... 在前期工作的基础上 ,提出了一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法 .该算法根据图像中噪声和边缘形态的不同 ,建立了多个结构元素 .利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学的腐蚀操作 ,在进行腐蚀操作时 ,放宽了结构元素中相同灰度像素点的判别条件 ,从而更好的选择出图像边缘 ,滤除噪声 .实验表明 ,本文算法不仅具有很好的边缘提取能力 。 展开更多
关键词 边缘检测 图像分割 数学形态学 结构元素 视觉模型
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基于多结构元素的形态学抗噪边缘检测算法 被引量:6
17
作者 王芬芬 白秋果 +1 位作者 王彪 尹利霞 《电子测量技术》 2008年第4期36-37,81,共3页
边缘检测是图像处理中的重要内容,是图像的最基本特征,在图像分割、图像检索、模式识别、机器视觉等领域中都有重要的应用。本文提出了一种基于多结构元素的形态学抗噪边缘检测算法,该算法利用形态学的基本运算膨胀、腐蚀、开、闭及它... 边缘检测是图像处理中的重要内容,是图像的最基本特征,在图像分割、图像检索、模式识别、机器视觉等领域中都有重要的应用。本文提出了一种基于多结构元素的形态学抗噪边缘检测算法,该算法利用形态学的基本运算膨胀、腐蚀、开、闭及它们的组合,并通过构造4个不同方向的结构元素,得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果加权平均,得到最终的图像边缘。结果表明,该算法的抗噪性能优于经典的Log算子和Canny算子,并且检测出的边缘平滑性好,特征清晰,因而有一定的实用性。 展开更多
关键词 边缘检测 图像 数学形态学 结构元素
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采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法 被引量:6
18
作者 陈恩庆 李晓磊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期146-149,共4页
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的... 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。 展开更多
关键词 边缘检测算子 OSTU算法 数学形态学 结构元素模板 自适应
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数学形态学多结构元素的道路提取 被引量:13
19
作者 潘建平 李治 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期233-235,共3页
提出了一种从遥感图像中提取道路的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同选择不同的结构元素进行道路边缘提取。实验表明,该算法具有良好的道路提取能力。
关键词 数学形态学 道路提取 结构元素
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一种基于形态学多结构元素的图像边缘检测算法 被引量:11
20
作者 高敬东 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期106-109,共4页
运用数学形态学的理论和方法,从多结构元素形态学变换的角度出发,利用形态学结构元的自然属性,自适应确定权重,在此基础上采用腐蚀运算构造边缘检测算法,最后将多结构元的检测信息加权求和。实验结果表明,自适应确定权重比平均权重具有... 运用数学形态学的理论和方法,从多结构元素形态学变换的角度出发,利用形态学结构元的自然属性,自适应确定权重,在此基础上采用腐蚀运算构造边缘检测算法,最后将多结构元的检测信息加权求和。实验结果表明,自适应确定权重比平均权重具有更好的图像处理效果,在保持图像边缘清晰的同时,具有很强的去除噪声能力。 展开更多
关键词 计算机应用 图像处理 数学形态学 权重 边缘检测 结构元素
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