计算机科学 ›› 2013, Vol. 40 ›› Issue (Z11): 292-295.
李晓琳,邱卫根,张立臣
LI Xiao-lin,QIU Wei-gen and ZHANG Li-chen
摘要: 结合二值图像边缘检测的需要,提出一种基于Spatially-Variant数学形态学的图像边缘检测算法。该算法使用了依像素位置而变化的Spatially-Variant (SV)结构元,使其能够依据图像细节而变化,达到自适应的效果并能有效检测图像边缘和保持边缘的平滑性。与传统边缘检测算子进行的对比实验结果表明,该算法有以下明显优点:抗噪声性能好,实时性好,非常容易实现,具有一定的实用性和可行性。
[1] 蓝章礼,等.数字图像处理与图像通信[M].北京:清华大学出版社,2009:157-162 [2] 常娜.图像处理中的边缘检测算法研究综述[J].中国科技信息,2011,4:131-149 [3] 高朝阳,等.图像边缘检测研究进展[J].科学导报,2010,28(20):112-117 [4] 李杰,等.基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究[J].计算机科学,2012,6:546-548 [5] 侯宝生.一种基于数学形态学的图像边缘检测方法[J].计算机应用技术,2010,8:93-96 [6] 陈恩庆,等.采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法[J].计算机工程与应用,2012 [7] 孙继平,吴冰,刘晓阳.基于膨胀/腐蚀运算的神经网络图像预处理方法及其应用研究[J].计算机学报,2005,28(6):985-990 [8] Roerdink J B T M.Adaptivity and Group Invariance in Mathematical Morphology[C]∥IEEE ICIP 2009.2009:2253-2256 [9] Bouaynaya N,Charif-Chefchaouni M, Schonfeld D.Spatially variant morphological restoration and skeleton representation[J].IEEE Transactions on Image Processing,2006,5(11):3579-3591 [10] Bouaynaya N,Charif-Chefchaouni M,Schonfeld D.Theoreticalfoundations of Spatially-Variant mathematical morphology-Part I:Binary images[J].IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.,2008,30(5):823-836 [11] Bouaynaya N,Charif-Chefchaouni M,Schonfeld D.Theoreticalfoundations of Spatially-Variant mathematical morphology-Part II:Gray-level images[J].IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.,2008,30(5):837-850 |
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