[发明专利]基于多尺度数学形态学特征融合的海洋内波检测算法在审
| 申请号： | 201810960749.9 | 申请日： | 2018-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN109410228A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 张雪禹;刘梦诗;潘海朗 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06K9/62;G06T7/155 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度数学形态学特征融合的海洋内波检测算法，包括以下步骤：基于小波变换模极大值的多尺度边缘检测获得多尺度边缘信息；对小波分解后得到的低频子图像使用多尺度形态学检测边缘；再利用连通域的方法抹去面积小的干扰区域；将模极大值多尺度小波边缘检测结果与多尺度形态学边缘检测的结果进行图像融合，最终得到多结构元素多尺度边缘检测图像。与已有的纹理滤波方法相比，本发明的滤波结果既能很好地保持图像的结构信息，同时又能滤除一些不必要的纹理细节；本发明提出的结构检测和纹理滤波算法相较己有算法在弱梯度结构的识别和保持以及多尺度、强梯度纹理的抑制和平滑等方面取得了较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 多尺度 纹理 算法 多尺度边缘检测 多尺度形态学 数学形态学 特征融合 波检测 小波边缘检测 图像 低频子图像 小波变换模 边缘检测 边缘信息 干扰区域 检测边缘 结构检测 结构信息 结构元素 滤波结果 滤波算法 梯度结构 图像融合 纹理细节 小波分解 连通域 再利用 海洋 滤波 滤除 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度数学形态学特征融合的海洋内波检测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用小波分解，对检测对象进行分解，得到源图像的高频子图像和低频子图像；步骤2，对小波分解后得到的低频子图像使用多尺度形态学检测边缘；步骤3，对步骤2得到的多尺度形态学边缘检测结果，利用连通域的方法抹去面积小于设定阈值的干扰区域，得到多结构元素多尺度融合后边缘检测图像；步骤4，将模极大值多尺度小波边缘检测结果与多尺度形态学边缘检测结果进行图像融合，最终得到多结构元素多尺度边缘检测图像。
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