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1、圖像分割是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟,在實際中有著廣泛的應(yīng)用。將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的思想用于圖像分割是近年來圖像處理研究的熱點之一。目前基于形態(tài)學(xué)圖像分割方法的研究主要集中在兩個方面:基于形態(tài)腐蝕和形態(tài)膨脹的邊緣檢測方法和基于分水嶺變換的區(qū)域分割方法。本文正是圍繞著這兩部分展開了研究工作:在基于邊緣檢測的圖像分割部分,研究了形態(tài)學(xué)在圖像邊緣檢測上的優(yōu)勢,通過形態(tài)運算的加權(quán)組合,構(gòu)造了一種邊緣檢測方法。為檢測出圖像中復(fù)雜的邊緣,引入了結(jié)構(gòu)元素
2、的方向信息,可以檢測出不同方向的邊緣。分別對無噪聲,有噪聲的靜態(tài)灰度測試圖像進行實驗。結(jié)果表明,形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法具有很好的邊緣提取能力,在邊緣的連續(xù)性和圖像細(xì)節(jié)的保持上都優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測方法;在基于區(qū)域的圖像分割部分,對分水嶺算法進行了分析,重點針對分水嶺算法的過分割問題給出了兩種解決方案:一種是基于多尺度形態(tài)梯度和灰度重構(gòu)的方法,另一種是基于散射濾波的方法。試驗結(jié)果表明,改進方法對過分割有很好的抑制作用。本文的研究工作對于擴大數(shù)學(xué)
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