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搜索资源列表

  1. 一维信号的形态学分析核心算法实现（for matlab）

  2. 在matlab环境编程实现了形态学的核心算法：膨胀、腐蚀，进一步可用它们的组合实现形态学的开运算，闭运算，交替滤波、混合滤波、交替混合滤波、梯度、多分辨分析，等。 可用于一维信号的时域分析处理。希望对你有用。 很容易移植到C语言的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-25
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：even_chen

  1. Matlab形态学梯度检测二值图像的边缘

  2. Matlab形态学梯度检测二值图像的边缘 使用的是matlab代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-27
    • 文件大小：215byte
    • 提供者：hdc1987

  1. 基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割_王宇

  2. 基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割 硕士论文

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-10
    • 文件大小：459kb
    • 提供者：zhenglongdehao

  1. 【C++】OpenCV高级形态学示例程序 by浅墨

  2. 浅墨出品，分享精神至上~ 图片素材是当前热映的美国队长2的海报，非常酷！ 我们用滑动条来控制迭代次数，动态得到不同效果的形态学操作图。 效果有：开闭运算，腐蚀膨胀，黑帽和顶帽。 博文《【OpenCV入门教程之十一】 形态学图像处理（二）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽合辑》的配套详细注释源代码。 博文链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zhmxy555

  1. 图像的形态学处理算法 C++

  2. 图像的形态学处理，可以完成开运算 闭运算 腐蚀 膨胀 TopHat变换，形态学梯度处理等算法，对于学习图像处理有很大的帮助

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-05
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：zhaoyading

  1. 形态学梯度重建的改进快速分水岭算法

  2. 一种基于形态学梯度重建的改进快速分水岭分割算法。仿真实验证明，改进的算法无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面，均具有较好的分割效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-20
    • 文件大小：265kb
    • 提供者：numenyhj

  1. [opencv] 017 形态学滤波 膨胀+腐蚀+开闭运算+梯度+顶帽+黑帽

  2. 本代码主要介绍形态学滤波的作用，其中基础滤波方式为：腐蚀与膨胀。后续的开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽都是结合两者的不同使用方式。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-09-19
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：xyz59886

  1. Matlab形态学梯度检测二值图像的边缘

  2. 一个简短的MATLAB代码，是关于二值图像的形态学梯度边缘检测。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-10
    • 文件大小：215byte
    • 提供者：xs_55555

  1. 模糊梯度形态变换

  2. 图像模糊（平滑） 形态学变换 梯度变换 图像模糊（平滑） 形态学变换 梯度变换

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-11-22
    • 文件大小：740kb
    • 提供者：eric_lmy

  1. OpenCV 形态学梯度

  2. OpenCV 形态学梯度 处理图像问题 OpenCV 形态学梯度 处理图像问题

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：695byte
    • 提供者：qq_35301223

  1. 数学形态学梯度算子的钢轨端面几何特征测量

  2. 针对传统的接触式钢轨端面几何特征测量误差大且测量结果不稳定的问题,基于数学形态学梯度算子的方法实现钢轨端面几何特征的非接触测量.测量采用工业CCD数码相机采集钢轨端面图像数据,将其灰度处理并得到图像的二值矩阵,用数学形态学运算获得钢轨端面图像的边缘,结合Sobel梯度算子实现钢轨端面几何尺寸的测量.测量数据显示,该方法可获得比较准确的钢轨端面几何特征测量值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：weixin_38597970

  1. opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)

  2. 主要介绍了opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：weixin_38673924

  1. 一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法

  2. 给出了一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法。该方法利用不同的小波对待融合图像进行小波分解，采用形态学灰度形态梯度边缘检测算子对低频子图像进行边缘检测,以更好地保存图像边缘细节信息；采用加权平均方法选择高频系数。对两组多聚焦图像进行实验表明,采用这种方法能够更好地保留图像边缘信息，融合效果明显优于传统的图像融合方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_38652058

  1. 基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

  2. 传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑，容易导致缓变边缘的丢失，而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3×3邻域内周围像素对中心像素的影响。针对上述存在的问题与不足，结合小波融合技术的优势，提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法，利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测，然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合，得到最终的图像边缘。仿真结果表明，该算法具有较好的抗噪能力，有效地提高了边缘检测的准确性和完整性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：531kb
    • 提供者：weixin_38531630

  1. 形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用

  2. 针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题，提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理，改善光照不均和噪声对图像分割的影响；采用多尺度形态学梯度，解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。实验结果表明，该算法既能有效地分割粘连颗粒，又能有效抑制过分割现象。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：492kb
    • 提供者：weixin_38634037

  1. 【opencv学习笔记】012之形态学操作（开闭操作，形态学梯度，顶帽与黑帽）

  2. 目录 一、前言 二、形态学操作 1、回顾 2、开操作 3、闭操作 4、形态学梯度 5、顶帽 6、黑帽 三、OpenCV中的形态学操作 0、核生成的API 1、形态学操作 1.API 2.代码展示 3.执行结果 一、前言 继续填坑。 如果想看其他有关于OpenCV学习方法介绍、学习教程、代码实战、常见报错及解决方案等相关内容，可以直接看我的OpenCV分类： 【OpenCV系列】：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/category/7581855 如果

  3. 所属分类：其它

  1. 矢量柔性形态学梯度算子

  2. 矢量柔性形态学梯度算子

  3. 所属分类：其它

  1. 基于新的形态学梯度参数的DTI图像分割算法

  2. 基于新的形态学梯度参数的DTI图像分割算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：682kb
    • 提供者：weixin_38698590

  1. 基于数学形态学的细胞图像分割

  2. 该文提出了一种基于数学形态学理论的方法,用于分割细胞图像。首先利用灰度形态学中的重构运算对输入图像进行滤波来削弱或去除噪声的影响,然后取其形态学梯度并结合Top-Hat和Bottom-Hat两个变换来增强梯度图像的对比度,最终由分水岭算法完成分割。关于过分割的改进,该文引出一个特殊的Otsu阈值来标记图像,得到的结果无需进一步的后处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：348kb
    • 提供者：weixin_38602563

  1. 基于形态学梯度的激光扫描点云特征提取方法

  2. 为从海量激光扫描点云数据中准确提取特征，提出了一种基于形态学梯度的激光扫描点云特征提取方法。该方法首先生成海量激光扫描点云数字高程模型，而后通过数学形态学对梯度的定义求取各激光脚点梯度，将梯度局部邻域均值作为局部自适应阈值，对点云数据进行分割，生成特征部分与平坦部分。使用随机抽样一致方法拟合平坦部分平面以及特征部分的圆孔，求取台阶面高度、圆孔内径等特征信息。实验结果表明：该方法可以有效地提取大规模点云数据的特征，圆孔类特征值提取最大误差不超过0.05 mm，台阶面高度提取误差不超过0.1 mm。

  3. 所属分类：其它

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