基于模糊形態(tài)學(xué)的彩色圖像邊緣檢測算法研究.pdf

1、圖像的邊緣包含了圖像的位置、輪廓等重要信息，并且圖像的邊緣檢測在邊界檢測、圖像分割、模式識別、機(jī)器視覺等中具有很重要的作用。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，彩色圖像的應(yīng)用日益廣泛，所以對彩色圖像邊緣檢測算法的研究就顯得尤為重要。近年來，基于模糊理論的邊緣檢測方法的研究受到了很多研究者的青睞。對原有的模糊理論算法不斷的進(jìn)行改進(jìn)和完善，或?qū)⒑芏嘟?jīng)典集下的算法推廣到模糊集下是當(dāng)前的發(fā)展趨勢。模糊形態(tài)學(xué)是經(jīng)典形態(tài)學(xué)在模糊集上的應(yīng)用，是模糊集和經(jīng)典形態(tài)學(xué)結(jié)合

2、的產(chǎn)物，它兼具兩者的優(yōu)點(diǎn)，使得邊緣檢測算法的效果有了很大的提高。
　　 現(xiàn)有的傳統(tǒng)彩色圖像邊緣檢測算法，由于對彩色圖像的復(fù)雜性、模糊性考慮不足，導(dǎo)致其存在以下缺陷：提取的邊緣過粗，邊緣的連續(xù)性較差，不能很好的檢測圖像中的模糊邊緣，不具有抗噪能力等。針對上述問題，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了模糊形態(tài)學(xué)理論和模糊增強(qiáng)在彩色圖像邊緣檢測中的應(yīng)用。
　　 本文主要研究內(nèi)容如下：
　　 ①通過分析傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測算

3、法的缺點(diǎn)和模糊形態(tài)學(xué)邊緣檢測的優(yōu)勢，將模糊形態(tài)學(xué)算子應(yīng)用于彩色圖像邊緣檢測領(lǐng)域，結(jié)合多結(jié)構(gòu)元素在邊緣檢測中的優(yōu)勢，提出了多方向模糊形態(tài)學(xué)彩色圖像邊緣檢測算法。算法首先采用隸屬度函數(shù)將彩色圖像映射到模糊域，然后采用模糊形態(tài)學(xué)算子分別處理彩色圖像三分量圖像，用多個(gè)結(jié)構(gòu)元素提取各分量的邊緣，將各結(jié)構(gòu)元素提取的邊緣最后做平均處理當(dāng)成該分量圖像的邊緣，最后將各分量的邊緣圖像合成作為最終的彩色圖像的邊緣。仿真實(shí)驗(yàn)表明算法能夠較好的檢測彩色圖像邊緣，

4、檢測結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測算子。
　　 ②為了進(jìn)一步優(yōu)化前文提出的多方向模糊形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法，本文將模糊增強(qiáng)算法引入多方向模糊形態(tài)學(xué)算法中，提出了基于融合技術(shù)的邊緣檢測方法。文中分析了單閾值模糊增強(qiáng)算法的不足，并使用滑動(dòng)窗口增強(qiáng)技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的單閾值增強(qiáng)技術(shù)。該算法兼具模糊增強(qiáng)方法和模糊形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法的優(yōu)勢，先使用簡單隸屬度函數(shù)將圖像映射到模糊特征平面，然后利用滑動(dòng)窗口技術(shù)進(jìn)行模糊增強(qiáng)，增大邊緣的灰度差，再將增強(qiáng)后的模糊圖像