柔性矢量形态学梯度算子

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柔性矢量形态学梯度算子

雷涛, 樊养余, 王小鹏

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2014 > 43(6): 910-916

雷涛, 樊养余, 王小鹏. 柔性矢量形态学梯度算子[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

引用本文:

雷涛, 樊养余, 王小鹏. 柔性矢量形态学梯度算子[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

LEI Tao, FAN Yang-yu, WANG Xiao-peng. Soft Vector Morphological Gradient Operators[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

Citation:

LEI Tao, FAN Yang-yu, WANG Xiao-peng. Soft Vector Morphological Gradient Operators[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

柔性矢量形态学梯度算子

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

1.
兰州交通大学电子与信息工程学院兰州 730070;
2.
西北工业大学电子信息学院西安 710072

基金项目:

国家自然科学基金(61461025,61202314,61261029);中国博士后科学基金(2012M521801);中国博士后特别资助项目(2014T70937)

作者简介:
雷涛(1972-),男,博士,主要从事图像处理、模式识别等方面的研究.

中图分类号: TP391.4

Soft Vector Morphological Gradient Operators

1.
School of Electronics and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University Lanzhou 730070;
2.
School of Electronics and Information,Northwestern Polytechnical University Xi'an 710072

摘要: 经典的形态学梯度算子不能直接拓展到彩色图像处理中,现有的矢量形态学梯度算子对噪声较为敏感且性能较低。为解决该问题,提出了一种新的柔性矢量形态学梯度算子,并将其应用到彩色图像边缘检测中。新的形态学梯度算子利用柔性形态学原理有效地降低了噪声对彩色图像边缘的影响,从而提高了矢量形态学梯度算子的抗干扰能力。实验结果表明,新的柔性矢量形态学梯度算子在噪声条件下能获得较好的矢量梯度,对彩色图像的后续分割及目标识别具有重要的作用。
- 彩色图像处理 /
- 边缘检测 /
- 柔性形态学算子 /
- 矢量排序
Abstract: Since classical morphological gradient operator cannot be directly extended to color image processing, the existing vector morphological gradient operator is sensitive to noise and it has low performance. This paper proposes a new soft vector morphological gradient operator and applies it in the edge detection of color images in order to solve the problem. New morphological gradient operator takes the advantage of soft morphology theory, which effectively reduces the influence of noise on the edge, so as to improve the anti-interference ability of the vector morphological gradient operator. Experimental results show that compared with the existing vector morphological gradient operators, the new soft vector morphology gradient operators achieve better gradient vector in the case of noise, and plays an important role in the following steps of color image segmentation and recognition.
- color image processing /
- edge detection /
- soft morphological operators /
- vector ordering

[1]	张安安, 何嘉辉, 李茜, 杨威, 赵万明. 基于数学形态学和分形理论的电缆局放识别 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 102-109. doi: 10.12178/1001-0548.2018199
[2]	田坤, 李晋. 太赫兹频段微动特征边缘检测及提取方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(1): 19-24, 36. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.01.003
[3]	范阿冬, 秦晓卫, 戴旭初. 基于矢量处理器的可编程并行MIMO检测器设计 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 337-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.004
[4]	周牧, 张巧, 田增山, 蒲巧林, 李玲霞. 基于图像边缘检测的WLAN室内用户运动地图构建 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 240-245.
[5]	匡平, 张明星, 万维. 基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 737-742. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.017
[6]	林丽君, 殷鹰, 何明格, 尹湘云. 基于小波模极大值的磁瓦裂纹缺陷边缘检测算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 283-288. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.021
[7]	沈志熙, 代东林, 赵凯. 基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011
[8]	马义德, 袁金霞, 张红娟. 自适应彩色图像SCM去噪 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 751-758.
[9]	郑秀清, 何坤, 周激流. 图像局部方向均值边缘检测算法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 759-764. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.024
[10]	赵钦君, 赵东标. 可调数学形态学的角点检测新算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 886-890. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.017
[11]	周秀云, 何晓渝, 冯中正. 左中右差分绝对值最大法的边缘检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 388-391. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.014
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[19]	廖向前, 黄顺吉. 奇偶矢量法用于GPS的故障检测与隔离 . 电子科技大学学报, 1997, 26(3): 262-266.
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柔性矢量形态学梯度算子

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

1. 兰州交通大学电子与信息工程学院兰州 730070;

2. 西北工业大学电子信息学院西安 710072

基金项目:

国家自然科学基金(61461025,61202314,61261029);中国博士后科学基金(2012M521801);中国博士后特别资助项目(2014T70937)

作者简介:
雷涛(1972-),男,博士,主要从事图像处理、模式识别等方面的研究.

收稿日期: 2013-09-12
修回日期: 2014-01-30
刊出日期: 2014-12-15

中图分类号: TP391.4

关键词:

摘要: 经典的形态学梯度算子不能直接拓展到彩色图像处理中,现有的矢量形态学梯度算子对噪声较为敏感且性能较低。为解决该问题,提出了一种新的柔性矢量形态学梯度算子,并将其应用到彩色图像边缘检测中。新的形态学梯度算子利用柔性形态学原理有效地降低了噪声对彩色图像边缘的影响,从而提高了矢量形态学梯度算子的抗干扰能力。实验结果表明,新的柔性矢量形态学梯度算子在噪声条件下能获得较好的矢量梯度,对彩色图像的后续分割及目标识别具有重要的作用。

English Abstract

雷涛, 樊养余, 王小鹏. 柔性矢量形态学梯度算子[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

引用本文:

雷涛, 樊养余, 王小鹏. 柔性矢量形态学梯度算子[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

LEI Tao, FAN Yang-yu, WANG Xiao-peng. Soft Vector Morphological Gradient Operators[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

Citation:

LEI Tao, FAN Yang-yu, WANG Xiao-peng. Soft Vector Morphological Gradient Operators[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020

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