改進(jìn)的基于多尺度多方向結(jié)構(gòu)元素和形態(tài)學(xué)的邊緣檢測算法.pdf

1、圖像邊緣檢測是計(jì)算機(jī)視覺和多媒體技術(shù)中的一個(gè)重要處理步驟。通常一幅圖像可分為前景目標(biāo)和背景兩大區(qū)域，圖像邊緣檢測的主要任務(wù)是通過對圖像進(jìn)行分析，識別出圖像中目標(biāo)和背景以及目標(biāo)和目標(biāo)之間的邊界。
　　本文首先探討了Serra等人提出的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的邊緣檢測方法，該方法是一種以圖像的形態(tài)特征為研究對象、以幾何學(xué)為基礎(chǔ)、建立在集論之上、由一組形態(tài)學(xué)運(yùn)算子構(gòu)成的非線性濾波方法。該方法最大的優(yōu)勢在于對邊緣方向不敏感且抗噪聲能力強(qiáng)，能簡

2、化圖像并保持圖像形狀信息。
　　我們在傳統(tǒng)的基于形態(tài)學(xué)的梯度邊緣檢測方法基礎(chǔ)上給出了幾點(diǎn)改進(jìn)策略。針對邊緣檢測易受噪聲影響的情況，給出了一組改進(jìn)的形態(tài)學(xué)濾波方法，從而在一定程度上減弱噪聲的影響、提高邊緣檢測算法的抗噪能力;針對基于多結(jié)構(gòu)元素的檢測算法中人為設(shè)定合成系數(shù)的情況，給出了一種改進(jìn)的基于多方向結(jié)構(gòu)元素的邊緣檢測算法;針對不同尺度結(jié)構(gòu)元素對邊緣檢測結(jié)果的影響情況，將改進(jìn)的基于多方向結(jié)構(gòu)元素的邊緣檢測算法與已有的基于多尺度多方

3、向的算法相結(jié)合，在一定程度上改進(jìn)了檢測結(jié)果;針對Pal.King模糊增強(qiáng)算法的隸屬度函數(shù)逆運(yùn)算無解的情況，給出了一種通過使用高斯隸屬度函數(shù)及最大類間方差法確定閾值的改進(jìn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的基于多尺度多方向和模糊增強(qiáng)的方法在一定程度上提高了邊緣檢測的有效性和準(zhǔn)確性。
　　最后，本文將改進(jìn)算法應(yīng)用于RGB空間，對彩色圖像進(jìn)行邊緣檢測。針對RGB通道灰階邊緣圖像等概率融合導(dǎo)致邊緣較粗的情況，給出了一種基于灰階閾值的改進(jìn)的融合系數(shù)自