基于数学形态学的图像边缘检测.pdf

第卷第期苏州大学学报自然科学版．。．年月垦墨垒文章编号：．——基于数学形态学的图像边缘检测。饶海涛翁桂荣苏州大学机电工程学院江苏苏州摘要：讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用并成功构造了一种新型形态边缘检测算法该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．关键词：数学形态学；边缘提取；算子；算子；形态学梯度中图分类号：．文献标识码：引言在计算机视觉和图像处理系统中由于许多信息都包含在图像的边缘中因而边缘检测是一种很重要的图像预处理方法边缘检测的结果直接决定了后续处理的结果．尽管传统的边缘检测方法起步较早已经提出了一些较好的基于模板和梯度的算法但从理论上看这些检测器都属于高通线性滤波器而噪声和边缘都属于高频范围故对含有噪声的图像边缘检测效果并不理想．数学形态学是一门以严格数学理论为基础的学科是一种用于非线性图像处理和分析的理论．它抛弃了传统的数值建模以及分析的观点从集合的角度来刻画和分析图像．事实上数学形态学已经构成一种新型的图像处理方法和理论形态学图像处理已经成为计算机数字图像处理的一个主要研究领域．常用形态学边缘提取算法虽然能克服模板算法的一些缺点但都是利用相似图像相减来提取图像边缘的这种算法的噪声平滑能力和边缘定位能力是互相矛盾的本文寻找到一种二者效果可达到最佳折中的算法但计算复杂度稍有增加．形态学方法及原理数学形态学是在集合论的基础上发展起来的．数学形态学基于集合的观点是非常重要的这也决定了它的运算必须由集合运算并、交、补来定义所有的图像都必须以合理的方式转换为集合．数学形态学用具有一定结构和特征的结构元素实际上也是一个集合去量度·收稿期：——基金项目