基于數(shù)學形態(tài)學的彩色噪聲圖像邊緣檢測算法的研究.pdf

1、圖像邊緣檢測技術(shù)作為一種重要的圖像處理技術(shù),它能提取出包含圖像重要特征信息的邊緣,為圖像分割、融合與特征識別等后續(xù)處理奠定基礎(chǔ)。邊緣檢測對象大多是灰度圖像,而隨著時代的進步,數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展,以及圖像采集技術(shù)的提高,人們接觸到的更多是彩色圖像。彩色圖像中所包含或傳遞的信息要比灰度圖像豐富,所以針對彩色圖像進行相關(guān)研究也就更有實際意義。數(shù)學形態(tài)學理論作為一種圖像處理和分析工具,已被廣泛的應用于物體形狀識別、紋理分析、噪聲抑制以及圖像邊緣檢

2、測和分割等各個領(lǐng)域的研究。從數(shù)學形態(tài)學理論的角度對圖像邊緣檢測算法進行了較深入的研究,并將形態(tài)學的集合思想和非線性方法應用到彩色噪聲圖像的邊緣檢測中。主要工作如下:
　　1)通過深入的分析和討論基本的灰度形態(tài)學邊緣檢測算子,提出了兩種針對無噪和有噪兩種情況的改進的灰度邊緣檢測方法,實驗證明這兩種方法的邊緣提取效果有明顯的提升。
　　2)在研究灰度圖像邊緣檢測的基礎(chǔ)上,深入到彩色圖像中,并對H、S、I三個分量采用雙通道的去噪方

3、式來有效的去除噪聲后,采用提出的多結(jié)構(gòu)多尺度的結(jié)構(gòu)元素矩陣模型來全方位、有效的提取不同幾何類型的邊緣,這種方法得到的邊緣去噪效果比較好,定位準確,輪廓完整、光滑、清晰。
　　3)綜合利用數(shù)學形態(tài)學多尺度多結(jié)構(gòu)元的思想和非下采樣Contourlet變換的多尺度、多方向、平移不變性在邊緣提取應用中的優(yōu)點,提出了一種基于數(shù)學形態(tài)學和NSCT(非下采樣Contourlet變換)相結(jié)合的彩色圖像邊緣檢測方法,對檢測到的邊緣通過自適應優(yōu)化處理