学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

数字图象数学形态学算法研究与应用

作　者: 王继芳
导　师: 周利莉
学　校: 中国人民解放军信息工程大学
专　业: 军事情报学
关键词: 数学形态学腐蚀膨胀图像细化骨架提取面积形态学
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 980次
引　用: 12次
阅　读: 论文下载

内容摘要

近年来,形态学图像处理已经发展成为图像处理主要研究内容之一。其应用领域非常广泛,包括文字识别、医学图像处理、图像编码与压缩、视觉检测、材料科学以及机器人视觉等。一些图像分析系统还将数学形态运算作为系统的基本运算,形态学方法已迅速成为图像应用领域工程技术人员的必备工具。数学形态学适用于图像处理的各个方面,如基于击中击不中变换的目标识别,基于流域概念的图像分割,基于腐蚀和开运算的骨架提取及图像压缩编码,基于形态学滤波的图像区域检测等。数学形态学不仅有坚实的理论基础,简洁、朴素、统一的基本思想,还具有广泛的实际应用价值。有人称数学形态学在理论上是严谨的,在基本观念上却是简单和优美的。本文在总结和分析了主要数学形态学算法及其应用的基础上,针对一些应用场合对相关算法进行了改进。论文主要工作包括: 1、深入学习数学形态学的基础理论,研究了数学形态学在数字图像处理过程中的应用。在实现了二值形态学基本算子的基础上给出了边界象素优先处理的改进算法。根据腐蚀和膨胀都是始于连通区域边界的特点,首先得到图像中连通区域的边界象素,在重复膨胀和腐蚀运算中不用再对整个图像进行扫描,只对未处理的边界象素进行操作,从而提高了运算速度。 2、研究了一种二值图像细化算法。传统的算法运行时间长,收敛速度慢,在同一时间只能使用同一结构元素对剥离一个方向的外层象素。针对这个缺点,增加了一个斜线方向的结构元素对来实施细化,大大提高了细化的速度。 3、提出一种改进的面积形态学算子AOC的实现方法。在不改变传统算法处理结果质量的前提下,大大缩短了运行时间。传统的AOC算子对图像进行分层处理,但是对大量无像素图层进行了无谓处理,本文在考虑层间相关性的基础上,提出一种基于图层间相关性AOC算子改进算法。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
第一章绪论  6-11
  1.1 数学形态学发展简史  6-8
  1.2 数学形态学与数字图象处理  8-9
  1.3 课题主要研究内容  9-10
  1.4 论文安排  10-11
第二章数学形态学基本理论  11-17
  2.1 集合与变换  11
  2.2 结构元与并行局部变换  11-12
  2.3 形态和与形态差  12-14
  2.4 形态开与形态闭  14
  2.5 凸集形态分析  14-16
    2.5.1 拓扑基础  14-16
    2.5.2 凸集几何特性  16
    2.5.3 灰度形态学基本运算及性质  16
  2.6 本章小结  16-17
第三章二值图象形态学处理  17-34
  3.1 引言  17
  3.2 二值腐蚀与膨胀  17-22
    3.2.1 二值腐蚀运算  17-18
    3.2.2 二值膨胀运算  18-20
    3.2.3 腐蚀和膨胀的代数性质  20-21
    3.2.4 腐蚀和膨胀的滤波性质  21-22
  3.3 二值开运算和闭运算  22-25
    3.3.1 二值开运算  22-23
    3.3.2 二值闭运算  23-24
    3.3.3 开、闭运算的滤波性质  24-25
  3.4 二值形态学算法分析与改进  25-33
    3.4.1 击中击不中变换  25-27
    3.4.2 细化  27-29
    3.4.3 骨架提取  29-32
    3.4.4 边界检测  32-33
  3.5 本章小结  33-34
第四章基于边界象素优先处理的形态学算法  34-38
  4.1 传统形态学算子的实现原理  34
  4.2 基于边界象素优先处理算法实现原理  34-36
  4.3 实验结果与分析  36-37
  4.4 本章小结  37-38
第五章灰度形态学图象处理  38-46
  5.1 引言  38
  5.2 灰度形态变换  38-39
  5.3 灰度形态学基本变换  39-44
    5.3.1 灰度腐蚀和膨胀变换  39-42
    5.3.2 灰度开、闭变换  42-43
    5.3.3 灰度形态学梯度  43-44
  5.4 彩色形态学简介  44-45
  5.5 本章小结  45-46
第六章面积形态学图象处理  46-54
  6.1 面积形态学  46-49
  6.2 改进的AOC快速算法  49-52
  6.3 改进的AOC快速算法实验结果及分析  52-53
  6.4 本章小结  53-54
第七章形态学图象处理实验平台  54-57
  7.1 二值形态学处理平台  54-55
  7.2 灰度形态学处理平台  55
  7.3 面积形态学处理平台  55-57
总结与展望  57-58
致谢  58-59
参考文献  59-61

数字图象数学形态学算法研究与应用

内容摘要

全文目录

相似论文