數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論及其在圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)適用于與圖像處理有關(guān)的各個方面，如基于擊中擊不中變換的目標識別，基于流域概念的圖像分割，基于腐蝕和開運算的骨架抽取及圖像編碼壓縮，基于測地距離的圖像重構(gòu)，基于形態(tài)學(xué)濾波器的顆粒分析等。本文對其做了深入的研究，主要工作如下： (1)研究了形態(tài)學(xué)的理論。包括：腐蝕、膨脹、開、閉等基本運算，形態(tài)學(xué)梯度、交變序列濾波器等高級運算，并詳細討論了利用離散粒度變換、骨架抽取等方法的圖像分解系統(tǒng)，以及模式譜分析等圖像描述工具。

2、 (2)研究了形態(tài)學(xué)在目標提取中的應(yīng)用。這部分首先介紹了利用Top-Hat和Bottom-Hat變換進行圖像增強的方法，接著研究了形態(tài)學(xué)重構(gòu)的原理，并就二值和灰度兩種情況進行了討論，然后用腦部核磁共振圖像中腦室的檢測和血漬顯微圖像中蠕蟲的提取兩個實例證明了它的實用性。 (3)分析了形態(tài)學(xué)在圖像分割中的應(yīng)用。針對二值圖像的分割分別討論了SKIz和流域變換兩種方法，其中：SKIZ適用于顆?；ゲ恢丿B圖像，測地SKIZ適用于顆粒重疊圖像

3、；流域變換在這兩種情況下都有不錯的分割效果。針對灰度圖像的分割，采用了內(nèi)部標記和外部標記聯(lián)合使用的組合標記方法，成功地抑制了過分割的現(xiàn)象。 (4)分析了距離變換與形態(tài)學(xué)的聯(lián)系，在此基礎(chǔ)之上提出了一種新的自適應(yīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法，它使結(jié)構(gòu)元素的大小能夠根據(jù)圖像自身的特性動態(tài)地改變。即：利用距離變換和形態(tài)學(xué)的聯(lián)系，自適應(yīng)地調(diào)整結(jié)構(gòu)元素的大小。 大量實驗結(jié)果表明，一方面數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)思想簡單，算法易于實現(xiàn)，而且用于圖像處理中性能良好；