一种基于数理形态学的斑点和矩形形态滤波器

发布时间：2018-04-10 23:03

  本文选题：斑点形态滤波器 + 矩形形态滤波器　； 参考：《华东师范大学》2017年硕士论文

【摘要】：斑点和矩形是两类常见的形态,在计算机视觉中有着广泛的应用,比如视频监控中的行人检测与追踪、人脸识别中的眼睛精确定位以及医学图像中的病变区域提取等。如何从灰度图像中有效地提取这两种形态,是一个既趣味又实用的课题。本文在系统梳理相关资料的基础上,提出了以下四种数理形态学滤波器,其中三种用于检测斑点形态,一种用于检测矩形形态。(1)斑点形态序位滤波器(BFF_ord):该滤波器依据序位形态滤波原理,有效地提高了滤波器的抗噪声能力,从而提高了检测的鲁棒性。(2)斑点形态序位均值滤波器(BFF_ave):该滤波器依据平均序位形态滤波原理,对噪声的鲁棒性比BFF__ord更好,但对形态检测的精度比BFF_ord要差。(3)斑点形态序位最大值滤波器(BFF_max):该滤波器是对BFF_ord的一个变异,它在保持与BFF_ord同等鲁棒性的基础上,极大地提高了形态检测的精度。(4)矩形形态序位最大值滤波器(RFF_max):该滤波器同时具有较好的鲁棒性和较高的形态检测精度。作为斑点形态滤波器的一个具体应用,本文提出了一种基于自适应的斑点形态滤波器组的人眼定位算法,并在中科院CAS-PEAL-R1人脸库(8559张),Jaffe日本人脸表情库(213张),Caltech西方彩色人脸库(450张)以及BioID(1521张)西方灰度人脸库上进行了验证实验,得到了较高的人眼定位准确率。
[Abstract]:In this paper , four mathematical morphological filters ( BFF _ ord ) are proposed in this paper .

【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1733308