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数学形态学发展及应用研究
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2010-02-02
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数学形态学发展及应用研究 本文首先深入地讨论了数学形态学的基本理论,详细介绍了数学形态学的起源、发展;从二值形态学推广到灰度形态学,并分析和介绍了数学形态学在图像处理中的具体应用,并对数学形态学的现状和未来发展方向进行总结。
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摘要
摘要
数学形态学兴起于20世纪60年代,是一种新型的非线性算子,它着重研究图像
的几何结构,由于视觉信息理解都是基于对象几何特性的,因此它更适合视觉信息
的处理和分析,这类相互作用由两种基本运算腐蚀和膨胀及它们的组合运算来完成
为了跟踪国际前沿,发展我国的非线性信号处理技术,进一步研究形态学理论和应
用技术及非常必要而有实际意义的。
本文首先深入地讨论了数学形态学的基本理论,详细介绍了数学形态学的起源
发展;从二值形态学推广到灰度形态学,并分析和介绍了数学形态学在图像处理中
的具体应用,并对数学形态学的现状和未来发展方向进行总结。具体论述步骤分为
以下几个方面:
1>学习和总结了数学形态学的基本理论。
2>研究了二值形态学、灰度形态学、彩色形态学的算法理论。
3>列举并总结数学形态学在图像分割、边缘检测及图像滤波等方面的应用。
4>对两种图像的边缘检测进行简单的MATLAB实现。
5>对数学形态学的现状及发展方向进行总结和展望。
关键词:数学形态学 二值图像 灰度图像 彩色形态学 边缘检测 图像分割 形态滤波
ABSTRACT
ABSTRACT
Mathematics morphology rose in the sixties of the 20th century, it was a kind of new-
type non-linear operator.It studies the geometry structure of the image,because vision
i n f o r m a t i o n i s c o m p r e h e n d e d b a s e d o n g e o m e t r y c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e t a r g e t , s o i t i s
suitable for the information processing and analyse of the vision.This kind of interaction
is accomplished by two kinds of basic operation; erosion and dilation. In order to follow
the international front and develop the non-linear signal processing technology of our
coun t r y, s tudy t h e m o r ph o l o gy t heory a nd a p pl i c a tion tech n o logy a re v e ry n e ces s a r y
and have actual meaning further.
A b o v e a l l i n t h i s p a p e r t h e b a s i c t h e o r y o f m a t h e m a t i c a l m o r p h o l o g y i s
d i s c u s s e d ,t h e n w e i n t r o d u c e o r i g i n o f m a t h e m a t i c s m o r p h o l o g y f r o m b i n a r y
m o r p h o l o g y t o g r a y m o r p h o l o g y a n d e x t e n s i v e l y s t u d y l t s d i f f e n t o p e r a t o r s a n d
q u a l i t y . It s a p p l i c a t i o n i n i m a g e p r o c e s s i n g i s a n a l y s e d a n d i n t r o d u c e d a s w e l l .
T h e n i t t a l l y u p t h e p r e s e n t c o n d i t i o n a n d d e v e l o p d i r e c t i o n o f t h e m a t h e m a t i c s
m o r p h o l o g y . C o n c r e t e d i s c u s s a s t e p t o i s d i v i d e d i n t o a f e w a s p e c t s a s
follows:
1>Study and summary the basic theories of mathematics morphology.
2>Investiga te the theories of binary morphology. grayscale m orphology and col or
morphology.
3 >En u me rat e a nd t al l y u p the ap pl i ed i n im age se gme nt a ti o n. e d ge de t ec t io n a nd
morphological filter.
4>Carry out the edge detection of two kinds of image with matlab.
5 >S u m m a r y a n d o u t l o o k t h e p r e s e n t c o n d i t i o n a n d d e v e l o p i n g d i r e c t i o n o f
mathematics morphology.
Keywords:Mathematics morphology. Binary image. Grayscale inage. Color
morphology. Edge detection. Image segmentation. Morphological filter.
目录 i
目录
第一章 绪论............................................................................1
1.1 引言.....................................................................................................................1
1.2 数学形态学发展简史.........................................................................................1
第二章 数学形态学基本理论.........................................................5
2.1 引言.....................................................................................................................5
2.2 二值形态学.........................................................................................................5
2.2.1 二值腐蚀.................................................................................5
2.2.2 二值膨胀.................................................................................6
2.2.3 二值开运算.............................................................................7
2.2.4 二值闭运算.............................................................................8
2.3 灰值形态学.........................................................................................................9
2.3.1 灰值腐蚀.................................................................................9
2.3.2 灰值膨胀...............................................................................11
2.3.3 灰值开运算...........................................................................12
2.3.4 灰值闭运算...........................................................................13
2.3.5 灰值形态学梯度...................................................................15
2.4 彩色形态学.......................................................................................................16
2.4.1 彩色形态学简介...................................................................16
ii 数学形态学的发展及应用研究
2.4.2 分量法...................................................................................17
2.4.3 HLS法...................................................................................18
2.4.4 矢量法...................................................................................18
2.4.5 彩色形态学总结...................................................................19
2.5 本章小结...........................................................................................................20
第三章 数学形态学的应用..........................................................22
3.1 引言...................................................................................................................22
3.1.1 数学形态学在图像处理中的主要应用...............................22
3.1.2 图像边缘检测.......................................................................22
3.1.3 图像分割...............................................................................23
3.1.4 噪声滤除...............................................................................24
3.2 数学形态学应用于图像边缘检测...................................................................24
3.2.1 图像边缘定义.......................................................................24
3.2.2 基本的形态学边缘检测算子...............................................24
3.2.3 抗噪型形态学边缘检测因子...............................................25
3.2.4 基于多结构元的图像边缘检测...........................................26
3.2.5 基于多尺度的形态学边缘检测...........................................29
3.3数学形态学应用于图像分割............................................................................31
3.3.1 图像分割定义.......................................................................31
目录 iii
3.3.2 并行边界分割技术...............................................................33
3.3.3 串行边界分割技术...............................................................34
3.3.4 并行区域分割技术...............................................................35
3.3.5 串行区域分割技术...............................................................35
3.4 基于分水岭变换的彩色细胞图像分割...........................................................36
3.4.1 k-均值聚类和分水岭变换...................................................36
3.4.2 分割方法统筹.......................................................................37
3.4.3 图解细胞均值聚类...............................................................37
3.4.4 图解细胞分割过程...............................................................39
3.4.5 结果与讨论...........................................................................41
3.5 数学形态学应用于图像噪声滤波...................................................................41
3.5.1 滤波基本原理.......................................................................41
3.5.2 对噪声污染的颗粒图像滤波...............................................42
3.5.3 对差、并噪声同存图象的滤波...........................................43
3.5.4 总结.......................................................................................45
3.6 本章小结...........................................................................................................45
第四章 两种图像边缘检测的MATLAB仿真实现.................................47
4.1结构元素的选择................................................................................................47
4.2 算法实现...........................................................................................................48
4.3 MATLAB仿真实验..........................................................................................49
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资源评论
- 淡定0012013-11-12总结的很不错,对数学形态学有了粗略认识,很有用,如果能深入点就更好!
- RabitR2014-05-07还不错的资源,入门有用。
macangxiaoxiao
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