检索结果-南通市图书馆

作者：孙梦迪聊城大学

学位级别：硕士

数学形态学作为一种传统的非线性图像处理工具,依然在众多领域有着广泛应用.得益于固定结构元素的采用,经典数学形态学有着严谨的理论基础.然而,在实际研究中,整幅图像上的像素通常并不完全相同.这意味着,结构元素的固定实现并不总是与... 详细信息

数学形态学作为一种传统的非线性图像处理工具,依然在众多领域有着广泛应用.得益于固定结构元素的采用,经典数学形态学有着严谨的理论基础.然而,在实际研究中,整幅图像上的像素通常并不完全相同.这意味着,结构元素的固定实现并不总是与实际相符.因此,结构元素能够随不同图像内容而变化的自适应形态学成为一个研究热点,吸引着越来越多研究者的关注.本文针对经典数学形态学细节保持能力较差,以及现有的自适应形态学改进方法往往会导致算子一些重要数学性质丢失、对噪声的鲁棒性差、仅局限于处理单模态图像等问题,提出了两种不同的自适应形态学,并对其性能进行了相应的理论证明与实验验证.主要工作如下:(1)基于模糊割集原理,设计出一个自适应的结构元素.并将其与经典形态学的固定结构元素相结合,通过串行方式实现膨胀和腐蚀操作,从而得到一个新的自适应形态学.如预期那样,所提形态学算子不仅对图像内容具有较好的自适应性,而且对噪声具有较强的鲁棒性.同时,理论证明和仿真实验均表明这些形态学算子也成功继承了经典形态学算子的重要数学性质.进一步,边缘检测和去噪实验表明,所提出的形态学方法比现有的形态学方法在实际应用上也更具优越性.(2)通过引入一副更为可靠的不同模态图像,本文对自适应形态学做进一步拓展,提出了一个能够用于多模态图像场景的自适应引导形态学.通过考虑输入图像和引导图像的联合信息进行结构元素构建,使其结构元素的成员具有更强的可靠性.在此基础上,根据3σ原则对成员进一步动态筛选,从而使结构元素的定义能够自适应于图像内容.同时,还利用稀疏矩阵的互近邻修正积对结构元素成功施加了对称性约束.理论证明,所提形态学的相应算子能够保持重要数学性质.多模态图像上去噪实验的客观评价指标和主观视觉效果,均表明所提自适应形态学在噪声去除、结构保持方面都具有出色表现.

关键词：自适应形态学模糊结构元素串行实现多模态图像性质保持

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