基于模糊理論的柔性形態(tài)學邊緣檢測研究.pdf

1、邊緣是圖像最基本的特征。邊緣檢測是圖像處理領域最重要的研究課題之一,在模式識別、紋理分析、特征提取領域有著廣泛的應用,受到學者的廣泛關注。目前在邊緣檢測研究領域已經提出了很多方法,但是鑒于所分析圖像的特點差異,不同的邊緣檢測方法存在著性能差異,而且由于噪聲的存在,更使得邊緣檢測一直是圖像處理與分析領域的研究熱點。
　　 圖像本身的模糊性使得對圖像進行精確的數(shù)學刻畫難以實現(xiàn),成像過程中各種因素的影響也會導致目標和背景帶有相似性和不

2、確定性,模糊集合論及以此為基礎發(fā)展起來的模糊信息處理技術,在處理帶有模糊不確定性事件及對不精確知識進行描述和處理方面具有極大優(yōu)勢。數(shù)學形態(tài)學是一種基于集合論的方法和理論,形態(tài)學邊緣檢測利用結構元素對圖像中對象進行探測,通過對研究對象進行形態(tài)變換以實現(xiàn)結構分析和特征提取的目的,柔性形態(tài)學作為數(shù)學形態(tài)學發(fā)展的一個重要分支,具有更強的抗噪性、抗干擾能力和魯棒性。
　　 本文在對傳統(tǒng)的邊緣檢測技術理論體系及檢測方法進行分析研究的基礎之上

3、,重點介紹了形態(tài)學和模糊理論相關的邊緣檢測研究成果,并以柔性形態(tài)學和模糊理論為基礎,將他們結合,提出了一種基于模糊理論的柔性形態(tài)學邊緣檢測算法。主要包括以下幾個方面內容:
　　 (1)采用改進的基于模糊度的閾值算法進行分割處理；
　　 (2)采用改進的快速模糊增強算法在模糊域內進行模糊增強；
　　 (3)利用柔性形態(tài)學性質,設計復合型的邊緣檢測算子；
　　 (4)結合模糊理論和柔性形態(tài)學進行檢測；