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文檔簡介
1、邊緣檢測是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)也是最重要的內(nèi)容之一,一直是圖像處理領(lǐng)域里的研究熱點,也是至今仍沒有得到圓滿解決的一類問題。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種用于圖像處理和模式識別領(lǐng)域的新方法,具有抗噪性好、運算簡單、可并行計算和易于硬件實現(xiàn)等優(yōu)點。因此,基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測是一個非常值得研究的方向。 介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展和基本理論,對傳統(tǒng)的邊緣檢測方法進(jìn)行了簡要的闡述,并給出相應(yīng)實驗結(jié)果。在深入研究近年來出現(xiàn)的一些形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法基
2、礎(chǔ)上,提出了不同灰度距離定義下的自適應(yīng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法。該方法首先對圖像進(jìn)行最優(yōu)閾值分割二值化,然后選擇四個方向3×3大小的結(jié)構(gòu)元素,通過定義的灰度距離自適應(yīng)計算各結(jié)構(gòu)元素所對應(yīng)的權(quán)值,最后通過自適應(yīng)多結(jié)構(gòu)元形態(tài)學(xué)抗噪邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣提取。該方法改善了邊緣檢測中抗噪性與檢測準(zhǔn)確性的突出矛盾,并且有效地解決了結(jié)構(gòu)元素權(quán)值的實時計算問題。將提出的方法進(jìn)一步提升到雙尺度的范疇,得到均值雙尺度和自適應(yīng)雙尺度多結(jié)構(gòu)元形態(tài)學(xué)邊緣檢測兩種改進(jìn)方
3、法。實驗結(jié)果表明,兩種多結(jié)構(gòu)元方法及兩種雙尺度多結(jié)構(gòu)元方法比傳統(tǒng)方法和一般形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法具有更高的抗噪能力和細(xì)節(jié)保留能力。在VC++6.0環(huán)境下開發(fā)了小型的仿真系統(tǒng),滿足了形態(tài)學(xué)邊緣檢測仿真的要求。 最后,將提出的形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法應(yīng)用于虹膜定位,并進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),提出了在形態(tài)學(xué)邊緣檢測基礎(chǔ)上的小搜索范圍Hough變換定位法和最小方差定位法。實驗結(jié)果表明,兩種基于形態(tài)學(xué)邊緣檢測的改進(jìn)虹膜定位方法比常用方法計算速度快,有噪情況下
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