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Vol. 46 No. 1
Jan. 2018
第
期
电
子
学
报
2018
1
ACTA ELECTRONICA SINICA
年
月
图空间上自适应形态学算子
, , ,
马塾亮 王俊平 邓 晟 冯玉颖
(
,
西安电子科技大学通信工程学院 陕西西安
710071)
:
, ,
为了解决现有图空间上形态学应用中固定选取结构元素的问题 在图空间上提出了相似权的概念 定
摘
要
, . ,
义了自适应结构图 对结构图的性质进行了证明 在此基础上提出一种图空间上自适应形态学算子 并从理论上验证
. , . ,
了该算子的完备性 新算子不仅考虑了图像像素点的局部特征 同时考虑了连续像素的全局特征 实验结果表明 新算
,
子不仅在保存彩色信息的完整及关联性方面优于现有的彩色形态学 而且可以根据图像的特征自适应的选取阈值和
,
结构元素 在更精细的图像处理方面具有良好的应用前景
.
:
;
;
;
;
;
关键词
中图分类号
URL: http: / /www. ejournal. org. cn
自适应形态学 图空间 结构元素 相似权 极值提取算法 阈值
TP391. 4 0372-2112 ( 2018) 01-0118-09
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2018. 01. 017
:
:
A
:
文章编号
文献标识码
电子学报
Adaptive Morphological Operator on Graph Space
MA Shu-liang,WANG Jun-ping,DENG Cheng,FENG Yu-ying
( School of Telecommunication Engineering,Xidian University,Xi’an,Shaanxi 710071,China)
Abstract: In order to solve the problem of fixed structure element in traditional mathematical morphology on graph
space,the concept of similarity weight on graph space is put forward,and the adaptive structure graph is defined. The proper-
ty of structure graph is analyzed and proved. The new adaptive morphological operator on graph space is advanced on this
basis and the properties of the operator are put forward and analyzed theoretically. The new operator considers not only the
local feature of image pixels but also the global features of continuous pixels. The experimental results show that the new op-
erator is superior to existing color morphology in maintaining integrity and correlation of the image information,and can se-
lect threshold value and structure element according to the characteristics of the image,thus it has a broad application pros-
pect in more sophisticated image processing aspects.
Key words: adaptive morphology; graph space; structure element; similarity weight; extreme extraction algorithm;
threshold value
[14]
[15]
[16,17]
[18]
、
、
、
人 脸 识 别
候
文 字 识 别
图 像 分 割
等
1
引言
.
领域
( Mathematical Morphology)
数学形态学
是以强大数
1988 ,Luc Vincent
年
发表了一篇关于图的数学形
[19]
,
学理论为基础的图像处理方法 可以用来解决医学图
, 、
其中详细介绍了图形的概念 图像
态学处理的文章
[1]
[2]
[3]
[4,5]
、
、
、
像
抑制噪声
图像分割
目标识别
及边缘检
、
到图的映射 图形形态学的操作以及图形形态学在滤
[6]
.
等图像处理问题 数学形态学是以图像几何特性
测
、 、 、
波 颗粒度测量 距离函数 骨架等图像处理方面的应
,
和结构特性的定量描述与分析为其主要研究内容 是
,
用 首次将图运用到图像处理上
. 1992 ,Henk Heij-
年
[7]
.
一种非线性图像处理和分析理论
形态学图像处理
mans Luc Vincent
和
等人进一步在论文中说明了图像形
,
已经成为数字图像处理的一个主要研究领域 数学形
态学中 结 构 元 素 和 图 形 形 态 学 中 结 构 图 的 不 同 之
[20]
,
态学算法变得越来越简单而高效 并且已经在各个领
,
处
并将图形形态学的概念再次进行系统的研究及
[8]
[9,10]
,
域有了成功的应用 比如遥感图像
、
、
工
医药医疗
, 、
阐述 将其应用范围扩展到裂缝模拟多孔介质 图像的
[11]
[12]
[13]
、
、
、
生 态 气
业质 量 控 制
信 息 安 全
目 标 检 测
、 .
分层表示及分割 角膜细胞数量等的研究中 在医学应
: 2016-06-06;
: 2016-11-08;
:
责任编辑 孙瑶
收稿日期
修回日期
:
基金项目 国家自然科学基金
( No. 61173088) ;
( No. CX1248
)
⑤
西安市产业技术创新计划
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