基于形態(tài)學(xué)與模糊理論的圖像分割算法研究與應(yīng)用.pdf

1、圖像工程是近幾年發(fā)展起來(lái)的一門學(xué)科，它的研究?jī)?nèi)容非常豐富，根據(jù)抽象程度和研究方法的不同可分為三個(gè)層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解。 圖像分割是一種重要和關(guān)鍵的圖像分析技術(shù)，對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行提取、測(cè)量等都離不開(kāi)它，圖像分割的結(jié)果是圖像特征提取、識(shí)別等圖像理解的基礎(chǔ)，對(duì)它的研究一直是圖像技術(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。本文針對(duì)圖像的分割問(wèn)題進(jìn)行了研究與實(shí)現(xiàn)。 文章給出了一種新型邊緣檢測(cè)方法：連續(xù)點(diǎn)過(guò)濾和多尺度跟蹤相結(jié)合的邊緣檢測(cè)算法

2、。連續(xù)點(diǎn)過(guò)濾的邊緣檢測(cè)方法通過(guò)選取的參照值來(lái)獲取較好的邊緣圖像；在此基礎(chǔ)上，又進(jìn)行多尺度的邊緣跟蹤算法，解決了剛獲得的檢測(cè)圖像的邊緣斷點(diǎn)問(wèn)題，使得圖像的邊緣線更加的確切和平滑。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法比普通的方法在精確性上有較大提高，且具有較強(qiáng)的抗噪能力。 分水嶺算法是一種廣泛應(yīng)用的圖像分割工具，它能夠自動(dòng)生成單像素寬度的封閉輪廓。分水嶺算法的不足在于它的過(guò)分割結(jié)果，即生成大量小的封閉區(qū)域，使目標(biāo)物體淹沒(méi)其中。為了解決分水嶺算法過(guò)分割