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摘要：形態(tài)學(xué)在圖像處理和識別的應(yīng)用是一種新的方法，這種新穎的方法基于把擁有一定形態(tài)的元素，例如方形元素和圓盤元素，來把圖像中所需要的對應(yīng)的形狀進行度量比較，進而提取出來，這有利于打到對圖像的基礎(chǔ)分析識別。在基礎(chǔ)的圖像處理環(huán)節(jié)中，有著邊緣檢測這種最基礎(chǔ)的處理方法，但是在處理圖像的特征細節(jié)顯然不能很好的得到兼顧。而在運用了形態(tài)學(xué)的算法后，在實現(xiàn)圖像邊緣檢測的同時，也能達到對圖像細節(jié)處理的實時性要求。 本文首先討論形態(tài)學(xué)的基本理論和方法，進而分析形態(tài)學(xué)算法對于在圖像處理中的基本應(yīng)用。然后，將形態(tài)學(xué)算法算子和基本的邊緣檢測算子對圖像分別進行處理。最后分析上述不同的算法算子在處理圖像時的特點，比較后得到基于形態(tài)學(xué)的圖像處理的可行性。
關(guān)鍵詞：形態(tài)學(xué)；圖像處理；邊緣檢測；元素
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1緒論-2 1.1 課題背景-2 1.2立題的目的和意義-2 1.3 設(shè)計題目可行性及存在的困難和解決方法-3 2數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)-4 2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)-4 2.2形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)運算-4 2.2.1腐蝕-4 2.2.2膨脹-5 2.2.3開運算-5 2.2.4閉合-6 3 邊緣提取技術(shù)-8 3.1CANNY邊緣檢測-8 3.2 Prewitt算子-9 3.3 Sobel算子-9 3.4 邊緣檢測效果比較-10 4基于形態(tài)學(xué)的灰度圖像實驗與實驗結(jié)果分析-11 4.1實驗環(huán)境-11 4.2 實驗處理步驟和實驗結(jié)果分析-11 4.2.1 實驗步驟-11 4.2.2 實驗結(jié)果分析-13 5 實驗結(jié)論與展望-14 致謝-15 參考文獻-16 附錄 程序清單-17 |
