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基于数学形态学的图像边缘检测和增强算法的研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Study on Algorithms of Image Edge Detection and Enhancement Based on Mathematical Morphology
【作者】 闫海霞;
【导师】 赵晓晖;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2009
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 吉林大学；闫海霞
【网络出版投稿时间】 2010-02-05
【关键词】 边缘检测; 图像增强; 数学形态学; 百分位变换; Tsallis熵;
【英文关键词】 Edge Detection; Image Enhancement; Mathematical Morphology; Percentile Morphology Transform; Tsallis Entropy;
【中文摘要】 图像的边缘是图像最基本的特征,一幅图像主要信息是由它的轮廓边缘提供的,图像边缘包含了一幅图像的绝大部分主要信息。边缘信息便于量化和比较,更适合于检测和定位图像中的物体位置,而且图像边缘信息能揭示目标的重要特性。因此边缘检测技术在数字图像处理中有极其重要的地位。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法,使结果对某种特定应用来说比原图像更适合,也是提高图像质量的过程。图像增强技术作为图像预处理部分的基本技术,是系统中十分重要的环节。 近年来数学形态学成为图像处理的一个新的研究领域。本文针对边缘检测中存在的不足,结合数学形态学中的顺序形态变换,改进了百分位变换的评价准则,结合不同的评价标准选择不同百分位变换的值与不同方向、多尺度的结构元素,从而加强图像在各个方向上的边缘信息,可以最大程度抑制噪声,有效提高边缘检测的效果。论文还提出了一种基于Tsallis熵和顺序形态变换相结合的灰度图像增强算法。利用图像Tsallis熵选择不同百位变换的值与不同权值的结构元素,从而增强图像信息。该算法在抑制高频噪声的同时,图像的对比度也得到了增强。
【英文摘要】 Mathematical morphology is developed as a representative non-linear signal processing and analysis theory in recent years and has been widely applied in digital image processing. Mathematical morphology is a powerful tool for the geometric characteristics of the image analysis and processing. The basic idea is to use an object to carry the characteristics of structural elements to detect images, the collection of image information. It is precisely because of the structural element has a unique advant...
【更新日期】 2010-03-05

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