數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)及在圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、本文首先介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)及一些常用的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算子,并給出了這些算子在圖像處理中的實(shí)例和示例.作為理論上的完備性,我們給出了數(shù)學(xué)形態(tài)的代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)——完備格理論,并簡(jiǎn)單的介紹了完備格及其性質(zhì).作為本論文重點(diǎn)要討論的地方就是從第二審到第四章.在第二章里,我們討論了將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)推廣到完備半格中的一個(gè)具體的應(yīng)用,即檢測(cè)視頻圖像序列中的快速運(yùn)動(dòng)物體.在這個(gè)應(yīng)用中,我們考慮了運(yùn)動(dòng)估計(jì).我們大家都知道,在攝像的過(guò)程中,攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)是在所難免的

2、,考慮運(yùn)動(dòng)估計(jì)的預(yù)處理就是為了更好的得到運(yùn)動(dòng)的物體,減少計(jì)算量.并且在后處理中,考慮到"空洞"的影響,就對(duì)"空洞"進(jìn)行了填充.這就是我們?cè)诘谝徽轮刑岬降目焖龠\(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的算法.在第二章里,我們討論了改進(jìn)的水域分割算法.在這一章里,我們首先對(duì)水域分割中要用到的參考圖像-形態(tài)梯度圖像進(jìn)行了濾波處理,用以減少由于圖像的細(xì)小邊緣和圖像的噪聲而產(chǎn)生的對(duì)圖像的過(guò)度分割.其次我們用圖像的直方圖勢(shì)函數(shù)作為圖像分割的標(biāo)記對(duì)圖像進(jìn)行分割.用圖像的直方圖作標(biāo)

3、記是基于在圖像中的物體大都集中在圖像的直方圖中峰的兩側(cè)這個(gè)數(shù)字圖像處理的理論.最后為了得到更好的分割圖像,我們又對(duì)分割的結(jié)果進(jìn)行了區(qū)域合并.在第三章里,我們討論了基于多結(jié)構(gòu)元多尺度的形態(tài)邊緣檢測(cè)算法.我們知道,在傳統(tǒng)的形態(tài)邊緣檢測(cè)的算法中都是基于一個(gè)結(jié)構(gòu)元來(lái)實(shí)現(xiàn)的.考慮到在圖像物體邊緣是多樣的這一事實(shí),我們采用了多結(jié)構(gòu)元對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),使得在邊緣圖像中邊緣的類型也是多種的.對(duì)于多尺度的考慮是由于我們對(duì)圖像邊緣的分辨率的考慮,使得邊緣