基于置換群的形態(tài)學(xué)圖像處理的研究.pdf

1、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去量度和提取圖像中的對(duì)應(yīng)形狀，以達(dá)到對(duì)圖像分析和識(shí)別的目的。作為一種有效的圖像處理非線性方法和理論，形態(tài)學(xué)方法在圖像的分割、檢測(cè)、識(shí)別等方面顯示出廣闊的應(yīng)用前景。各種形態(tài)學(xué)算法主要可分解為結(jié)構(gòu)元素的選取和形態(tài)學(xué)運(yùn)算兩個(gè)基本問(wèn)題。形態(tài)學(xué)運(yùn)算的規(guī)則許多學(xué)者已經(jīng)給出了較為詳盡的定義，而結(jié)構(gòu)元素的選擇就對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的性能起了至關(guān)重要的作用。 本文分析了常用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理方法，總結(jié)了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

2、的特點(diǎn)，針對(duì)目前數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中使用單一結(jié)構(gòu)元素提取形態(tài)信息有限的不足，應(yīng)用近世代數(shù)中的置換群理論，提出了改進(jìn)的方法，使單一結(jié)構(gòu)元素在不需要加入其它的權(quán)值和變換因子的情況下，能夠變換出多種形態(tài)，在實(shí)際處理過(guò)程中可提取圖像在不同形態(tài)結(jié)構(gòu)元素下的形狀特性，提高了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理效果?；谥脫Q群的處理方法簡(jiǎn)單可行，通過(guò)對(duì)實(shí)際含噪聲圖像處理，顯示了該方法處理噪聲圖像的效果，證明了這種方法的有效性和可行性。擊中擊不中變換（HMT），是一種可以將背景明

3、確地模型化的方法，常用于圖像的目標(biāo)識(shí)別，本文針對(duì)實(shí)際的圖像識(shí)別處理中標(biāo)準(zhǔn)擊中擊不中變換匹配要求過(guò)于嚴(yán)格、對(duì)噪聲敏感、抗畸變能力差等缺陷，提出了用基于置換群的多值形態(tài)運(yùn)算來(lái)對(duì)HMT變換模板進(jìn)行改進(jìn)處理，對(duì)HMT模板進(jìn)行輕度的多值形態(tài)學(xué)操作，使模板能夠更好的填入到目標(biāo)圖像中，提高HMT變換的目標(biāo)識(shí)別能力，使其能夠準(zhǔn)確的匹配目標(biāo)圖像。本文的實(shí)驗(yàn)通過(guò)MATLAB7.0來(lái)實(shí)現(xiàn)，得到了各種不同的邊緣提取效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法在目標(biāo)輪廓連續(xù)邊緣