基于自適應形態(tài)學的邊緣檢測及應用.pdf

1、邊緣檢測技術是圖像測量、圖像分割、圖像壓縮以及模式識別等圖像處理技術的基礎，是數(shù)字圖像處理重要的研究課題之一。本文首先介紹了邊緣檢測的概念與傳統(tǒng)檢測算法;對具有代表性的圖像邊緣檢測算子進行詳細討論，如Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯算子、Log算子、Canny算子、小波邊緣檢測算子、數(shù)學形態(tài)學檢測算子等;給出了傳統(tǒng)算法仿真實驗結果圖并比較了他們的優(yōu)缺點。
　　其次，為克服傳統(tǒng)算子的缺點，提出了一種新的多尺度結構元的自適

2、應邊緣檢測算法;給出了新算法中計算各結構元素權值的方法。新方法可以根據(jù)圖像本身特點，自適應地決定四個方向結構元素的權值，進而自適應決定最終的結構元素。
　　然后，將新方法與傳統(tǒng)算法的模擬結果進行比較，發(fā)現(xiàn):新方法能克服傳統(tǒng)邊緣檢測算法抗干擾能力小的缺點;較好地實現(xiàn)噪聲圖像的弱邊緣檢測;具有檢測靈活性強，獲得邊緣信息平滑、豐富的特點。而且，算法編程實現(xiàn)容易。
　　最后，討論了新算法在實際生活中的應用，將新算法應用到紅外航拍海上