基于形态学的二分法边缘提取算法
结合边缘检测算子和形态学方法的图像边缘检测
结合边缘检测算子和形态学方法的图像边缘检测1 引言图像边缘对人的视觉有很重要的意义，一般而言，当人看一个有边缘的物体时，首先感觉到的就是边缘。
需要特别指出的是，检测出的边缘并不等于实际目标的真实边缘。
由于图像数据是二维的，而实际物体是三维的，从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失，再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出来的边缘也不一定代表实际的边缘。
图像边缘检测，它是图像预处理与分析的重要环节之一，并广泛应用于各种领域，如目标提取与识别、遥感、图像分割、医学图像处理等。
图像的边缘是指灰度变化较为明显且剧烈（也称灰度突变）的地方，即通过灰度不连续而得到的结果，本质上也表示一个区域的结束与另外一个区域的开始。
本文列举了边缘检测从传统方法到新兴的各种方法，并对这些方法的优缺点进行了详细的分析与总结。
2 算法原理2.1 基于梯度的边缘检测算子在图像处理中，最常用的一阶导数的算法就是本节所讲的梯度算子。
梯度的等效形式是在二维平面上的一阶导数，对应的梯度算子的等效形式即为一阶导数算子。
图像边缘的强度用梯度的幅值来表示，与边缘走向垂直的方向即为梯度的方向。
梯度算子是一介导数算子，图像),(y x f 在位置),(y x 的梯度定义为下列向量：[]⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡==∂∂∂∂xy x f y y x f f f xyy x grad ),(),(),(2222),(),(),(⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=+=y y x f x y x f f f y x grad yx ⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂∂∂=''=x y x f y y x f f f y x),(),(arctan )arctan(22θ以上各式的偏导数需对每个像素的位置计算，实际应用中常用小区域模板进行卷积来近似计算。
对和各用一个模板，将两个结合起来就构成一个梯度算子。
根据模板的大小和元素值的不同，已提出许多不同的算子，常见的有Roberts 算子，Sober 算子, Prewitt 算子、Laplacian 算子和LoG 算子等。
形态学边缘提取算法
形态学边缘提取算法引言形态学边缘提取算法是一种基于形态学原理的图像处理算法，用于从图像中提取出目标物体的边缘信息。
通过分析和改变图像中物体的形状和结构，形态学边缘提取算法可以有效地去除图像中的噪声，突出目标物体的边缘特征，为之后的图像分析和识别任务提供基础。
一、形态学基础知识在介绍形态学边缘提取算法之前，我们首先需要了解一些形态学的基本概念和操作。
形态学是一种基于图像形状和结构的数学理论，其主要用于图像的形态学处理和分析。
在形态学中，常用的操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
1. 膨胀操作膨胀操作是一种使用结构元素对图像进行扩张的操作。
膨胀可以使物体的边界膨胀和增大，从而连接物体的间断部分。
膨胀操作可以用来填充物体中的空洞或连接相邻物体。
2. 腐蚀操作腐蚀操作是一种使用结构元素对图像进行侵蚀的操作。
腐蚀可以使物体的边界腐蚀和减小，从而分离相邻物体或去除物体的凸起部分。
腐蚀操作可以用来去除图像中的噪声或者分离物体。
3. 开运算和闭运算开运算是指先对图像进行腐蚀操作，再对结果进行膨胀操作的叠加操作。
开运算可以去除图像中的小的噪点并保持物体的整体形状和结构。
闭运算则是先对图像进行膨胀操作，再对结果进行腐蚀操作的叠加操作。
闭运算可以填充图像中的空洞，并保持物体的整体形状和结构。
二、基于形态学的边缘提取算法基于形态学的边缘提取算法主要利用膨胀和腐蚀等形态学操作来突出图像中物体的边缘特征。
下面将介绍几种常见的基于形态学的边缘提取算法。
1. 基于梯度的边缘提取算法基于梯度的边缘提取算法是通过计算图像的梯度来提取物体的边缘信息。
其中，梯度操作是通过对图像应用膨胀和腐蚀操作来计算得到物体的边缘。
一般来说，先对图像进行膨胀操作，再对膨胀结果进行腐蚀操作，最后计算两者之差得到物体的边缘。
2. 基于灰度差分的边缘提取算法基于灰度差分的边缘提取算法是通过计算图像中像素灰度值的差分来提取物体的边缘信息。
其中，差分操作可以通过先对图像进行膨胀操作，再对膨胀结果和原图像进行减法操作得到。
一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法
理 的好坏 直接影 响后 续 的图像分析 与模式识 别 。传
统 的 图像 增强技 术分 为频域 法和空 域法 。在本文 中 采 用 的 是 基 于 一 阶微 分 的 图 像 增 强 中 的 Ｓｂ ｌ ｏ ｅ 算
图像 边 缘检 测新 理论 、 方 法不 断 涌现 。这一 方 面 新
说 明它 的重 要性 ， 一方 面 也反 映 出 了它 的深 度 与 另 难 度。
一
种基于形态学和 Ｃ ｎ ｙ ａｎ 算子 的图像边缘提取算 法
陈 荣 ， 刘振 亚 ， 礼书 ， 刘 饶 崧 ． 延 湖 江
（ 江西 教 育 学 院理 学 分 院 ， 西 南 昌 ３ ０ ２ 江 ３ ０ ９）
摘 要 ： 提 出 了一 种 基 于形 态 学 和 Ｃ ｎ ｙ算 子 的 图像 边 缘 提 取 算 法 。 在 经 过预 处 理 的基 础 上 ， 用 形 态 学 的 开 闭 ａｎ 运
Ａ ｄ ｅ Ｄｅ ｅ ｔＯｐ ｒ ｔ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｏ ｐ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｃａ ｎ ｅ ａ ｏ Ｅ ｇ ｔ ｃ ｅ ａ ｉ ｓ ｄ ｏ ｒ ｈ ｌ ｇ ｎ ｎ ｙ Ｏｐ ｒ ｔ ｒ ｏ
Ｃ Ｎ Ｒｏ ｇＬ Ｕ Ｚ ｅ － ａＬ Ｕ Ｌ－ ｈ ＲＡＯ Ｓ ｎ ，Ｉ ＨＥ ｎ ，Ｉ ｈ ｎ ｙ ，Ｉ ｉ ｓ ｕ， ｏ ｇ ＪＡＮＧ ａ － ｕ Ｙ ｎ ｈ
的影响 。 因此 ， 图像 处理前 需对原 始数据 做减 噪声 在
１ 引 言
图像 的边缘 是 图像 的重要 特征 ， 计算 机视 觉 、 是 模式识 别等 的基础 ， 因此 ， 边缘检 测是 图像处 理 中一 个重 要 的环节，是 图像 处理 与分 析 中最 基 础 的 内容 之一 ． 是 至今没 有 得到 圆 满解 决 的一 类 问题 。成 也
形态学边缘提取算法
形态学边缘提取算法一、概述形态学边缘提取算法是图像处理中的一种重要算法，它可以用于图像分割、目标检测等领域。
该算法基于形态学理论，通过对图像进行膨胀和腐蚀操作，从而得到目标的边缘信息。
二、形态学基础知识1. 结构元素结构元素是形态学操作中的一个重要概念，它是一个小的二值图像，用于对原始图像进行变换。
常见的结构元素有矩形结构元素、十字形结构元素、圆形结构元素等。
2. 膨胀操作膨胀操作是指将结构元素沿着原始图像进行卷积运算，并将结果与原始图像进行比较，得到新的二值图像。
膨胀操作可以使目标区域变大，并填充空洞。
3. 腐蚀操作腐蚀操作是指将结构元素沿着原始图像进行卷积运算，并将结果与原始图像进行比较，得到新的二值图像。
腐蚀操作可以使目标区域变小，并去除孤立点。
三、基本思路1. 对原始灰度图像进行二值化处理。
2. 对二值图像进行膨胀操作。
3. 对膨胀后的图像进行腐蚀操作。
4. 将原始二值图像与经过腐蚀后的图像进行比较，得到边缘信息。
四、具体实现1. 二值化处理二值化处理是将灰度图像转换为二值图像的过程。
常用的方法有全局阈值法、自适应阈值法等。
在形态学边缘提取算法中，一般采用全局阈值法将灰度图像转换为二值图像。
2. 膨胀操作对于给定的结构元素，设其大小为n×m，则对于原始图像I(x,y)，结构元素B(i,j)，其卷积运算结果为：D(x,y)=max{I(x+i,y+j)+B(i,j)}其中，max表示取最大值运算。
3. 腐蚀操作对于给定的结构元素，设其大小为n×m，则对于原始图像I(x,y)，结构元素B(i,j)，其卷积运算结果为：E(x,y)=min{I(x+i,y+j)-B(i,j)}其中，min表示取最小值运算。
4. 边缘提取将经过腐蚀后的二值图像与原始二值图像进行比较，得到边缘信息。
常用的方法有差异运算、梯度运算等。
其中，差异运算可以表示为：S(x,y)=I(x,y)-E(x,y)五、优化方法1. 多尺度形态学边缘提取多尺度形态学边缘提取是指对图像进行不同尺度的膨胀和腐蚀操作，从而得到多个尺度的边缘信息。
边缘提取原理
边缘提取原理
边缘提取是数字图像处理中的一项基本操作，其目的是在图像中提取出物体的轮廓和边缘信息。
这些边缘信息对于图像分割、目标识别和形状分析等任务都具有重要的作用。
边缘提取的原理可以简单地概括为在图像中检测出像素值变化明显的位置。
在实际操作中，常用的方法包括基于梯度、基于拉普拉斯、基于Canny算子等。
其中，基于梯度的方法是最常用的一种。
它通过计算像素点周围灰度值变化率最大的方向来确定该点处边缘方向，并将其与周围像素进行比较以确定是否为边缘点。
常见的算法有Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子等。
另一种常用方法是基于拉普拉斯。
它通过计算二阶导数来检测出图像中灰度值变化明显的位置，从而确定边缘位置。
但该方法容易受到噪声干扰，因此需要先对图像进行平滑处理。
Canny算子则是一种综合了以上两种方法并加以改进的算法，其主要特点是准确性高、抗噪声能力强、边缘定位精度高等。
其具体实现步骤包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理
和边缘连接等。
总的来说，边缘提取是数字图像处理中的一个基本操作，其原理主要是通过检测像素值变化明显的位置来确定图像中的边缘信息。
常用的方法包括基于梯度、基于拉普拉斯和基于Canny算子等。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法，并进行参数调整和优化，以获得更好的效果。
基于数字图像处理技术的边缘特征提取
基于数字图像处理技术的边缘特征提取摘要在计算机图像处理中，边缘检测是一项基本且重要的问题。
在本文中，我们讨论数字图像处理用于边缘特征提取的方法。
首先，利用小波变换去除采集图像中的噪声。
然后，对一些边缘检测算子，如微分边缘检测算子，Log边缘检测算子，Canny边缘检测算子和二值形态学算子进行分析。
然后根据仿真结果，比较这些边缘检测算子的优缺点。
研究结果表明，二值形态学算子能够获得更好的边缘特征。
最后，为了获得清晰的图像轮廓，给出了封闭边缘检测的方法。
经过试验，本文提出了可行的边缘检测方法。
关键词：边缘检测，数字图像处理，算子，小波分析一．引言边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，存在于对象和背景，对象和对象，区域和区域之间。
边缘总是存在于两个有不同灰度的区域之间，这是由于两个区域之间的灰度是不连续的。
边缘检测是一种基于图像分割的非连续性检测，图像的边缘检测是图像处理和分析的基础内容，也是迄今无法完全解决的一个问题。
当图像受到投影，混合和噪声等因素的影响时，图像特征会变得模糊和失真，使得图像特征的提取变得困难。
这些因素的存在使图像的边缘检测变得非常困难。
本文中图像边缘和轮廓特征的检测与提取的方法已在该领域的图像处理和分析技术中成为研究热点。
边缘特征提取已经在许多领域广泛应用。
本文主要讨论了几个边缘检测算子用于电缆绝缘参数测量时的优缺点。
为了获得清晰的图像轮廓，首先要对获得的图像进行滤波和去噪，在这个过程中使用小波变换去噪。
用于边缘检测的算子包括微分算子，LOG算子，Canny算子和二值形态学算子。
最后使用边界跟踪的方法对图像的边缘像素进行连接，最后将得到清晰和完整的图像轮廓。
二．图像去噪实际情况中的图像在采集、传输、接收和处理的过程中含有噪声叠加的过程。
噪声的存在影响图像的质量，使图像变得模糊，隐藏了许多重要的特征，这给分析带来很多困难。
因此，要对图像进行预处理以消除噪声。
传统的去噪方法是使用低通或带通滤波器去噪，其缺点是去噪时信号会变模糊，消除噪声和保持图像边缘细节这两个方面存在矛盾。
医学图像处理中的边缘提取方法使用技巧分析
医学图像处理中的边缘提取方法使用技巧分析在医学图像处理中，边缘提取是一项关键技术，它能够帮助医生和研究人员准确地检测和分析图像中的有关病变和解剖结构的边界。
本文将分析医学图像处理中常用的边缘提取方法，并介绍一些使用技巧。
边缘提取是医学图像处理中的重要任务之一，它可以通过检测图像中亮度变化的位置来确定物体的边界，并将其转化为黑白二值图像。
边缘提取不仅可以提供有关病变和解剖结构的定量信息，还可以帮助医生在图像中寻找感兴趣区域，从而辅助诊断和治疗。
在医学图像处理中，常用的边缘提取方法包括基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模糊集理论的方法等。
基于梯度的方法是最常用的边缘提取方法之一，它通过计算图像灰度值的梯度来检测边缘。
常用的梯度算法包括Robert算子、Sobel算子和Canny 算子。
Robert算子和Sobel算子是一阶导数算子，通过对图像进行平滑和差分操作来提取边缘。
Canny算子是一种多阶段边缘检测算法，它通过计算梯度幅值和方向来确定边缘像素，并使用非极大值抑制和双阈值处理来提高边缘检测的准确性。
基于模板的方法是另一种常用的边缘提取方法，它通过定义一个特定的模板来检测边缘。
常用的模板包括拉普拉斯算子和高斯拉普拉斯算子。
拉普拉斯算子是二阶导数算子，通过计算图像灰度值的二阶导数来检测边缘。
高斯拉普拉斯算子是拉普拉斯算子和高斯滤波器的结合，它可以提高边缘检测的稳定性和准确性。
基于模糊集理论的方法是一种基于图像强度值和梯度信息的边缘提取方法，它通过将图像属性和边缘属性建模为模糊集来进行边缘检测。
基于模糊集理论的方法能够更好地处理图像中的噪声和模糊信息，并提高边缘检测的准确性。
在使用边缘提取方法时，有一些技巧可以帮助提高边缘检测的效果和准确性。
首先，选择合适的边缘提取方法和参数是至关重要的。
不同的边缘提取方法适用于不同类型的医学图像和应用场景。
根据具体的需求，选择合适的方法和参数可以提高边缘检测的效果。
基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法
Edge Segm en ta tion A lgor ithm Ba sed on M orpholog ica l Grad ien t Vector
J IA N G Y ong , CA O J ie , D U Y a 2ling , Z hu Y an 2p ing
1 1 2 1
( 1. R esea rch In stitu te of U nm anned A ircraft, N an jing U n iversity of A eronau tics & A stronau tics, N an jing, 210016, Ch ina; 2. Co llege of A u tom a tion E ingineering, N an jing U n iversity of A eronau tics & A stronau tics, N an jing, 210016, Ch ina )
772
南 京 航 空 航 天 大 学 学 报
第 37 卷
检测出边缘, 是近年来比较流行的边缘检测算法。 但是它虽然可检测出边缘梯度的幅值, 却无法估计 梯度的方向, 使检测出的边缘缺少了一项重要的信 息。 本文提出边缘提取的算法, 可以很好地弥补上 述方法的不足, 使其效果更为理想。
1 边缘检测算法
最佳折中。 大部分梯度边缘检测算子可以利用一阶 导数求极值或二阶导数过零点来运算, 如Robert s,
[1 ] Sobel, P riw it t, L ap lace 等 , 但是这些算法在抑制
噪声方面往往做得不好。 而形态学梯度边缘检测是 一种非线性边缘检测算法, 它能很好地抑制噪声,
作者简介: 姜 涌, 男, 博士研究生, 1979 年 1 月生, E 2 m a il: jiang - yong@ 126. com ; 曹 杰, 男, 研究员, 1963 年 11 月生; 杜亚玲, 女, 博士研究生, 1979 年 1 月生; 诸燕平, 女, 博士研究生, 1979 年 5 月生。
边缘提取
图像的边缘提取专业：信息与计算科学班级：1001 姓名：何沛沛学号：201031101015一、摘要边缘提取,就是将图像中各种人物及物品的边缘的刻画出来,而其它的非边缘区域则用边缘区域的对比色进行填充。
让我们再把视线回到二维灰度值图上,很显然,如果把图像看成一个连续的曲面,那么在边缘处由于灰度值的剧烈变化,那么无疑,在边缘处像素点的导数(可以是关于x或y的一阶导数或关于x,y的二阶导数)必定要高过非边缘区域处的点。
而由于我们的图像是一个个像素点组成的,所以,用离散化的点的刻画不仅更为直接,而且要比连续的曲面处理方便不少。
这时,要做的只是将连续曲面上的导数进行离散化(将微分方程改写成差分方程)。
在边缘提取里,将这样的离散化,称作"算子"。
其中多为一阶算子及二阶算子算子。
在此选用Roberts算子配合图像细化，在其基础上做二值化设定一个阈值T，从多值的图像中直接提取目标物体。
接下来对图像进行边缘提取及外包得到主体部分的大致轮廓。
由于图像部分弱边缘的中断，最后进行图像的强弱边缘连接。
二、实验目的提取出人像的轮廓。
三、基本步骤：第一步：采用Roberts算子利用局部差分算子进行边缘检测，及边缘细化。
先获取图像宽高，数据再对图像数据与模板做卷积Convolution(float *fpData, float *fpKernel, float fCoef, int nSize, unsigned char *nResult)//对x分量作卷积Convolution(pGray, roberts_x, fTempC, nSize, &Data_x);//对y分量作卷积Convolution(pGray, roberts_y, fTempC, nSize, &Data_y);细化：roberts在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应void CDipDoc::OnThining()左图为一阶微分算子，右图为二阶微分算子。
基于形态学的边缘特征提取算法
基于形态学的边缘特征提取算法基于形态学的边缘特征提取算法1. 引言边缘检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，其在图像分割、目标识别和图像重建等领域具有广泛的应用。
而边缘特征提取算法作为边缘检测的关键环节之一，其目标是从图像中提取出能够准确反映目标边界的特征信息。
在这篇文章中，我们将探讨基于形态学的边缘特征提取算法，介绍其原理和算法流程，并分享我对这一主题的观点和理解。
2. 形态学基础形态学是一种基于图像形状和结构的数学理论，常用于图像处理和分析中。
形态学操作主要包括腐蚀（erosion）和膨胀（dilation）两种基本操作。
腐蚀操作可以将目标边界向内部腐蚀，而膨胀操作则相反，可以将目标边界向外扩展。
这两种操作的结合可以产生一系列形态学操作，如开操作、闭操作、形态学梯度等。
基于这些形态学操作，我们可以利用形态学算法来提取图像中感兴趣的边缘特征。
3. 基于形态学的边缘特征提取算法基于形态学的边缘特征提取算法主要分为两步：预处理和特征提取。
3.1 预处理在进行形态学边缘检测之前，我们需要进行一些预处理操作，以克服图像噪声对结果的影响。
常见的预处理方法包括图像平滑和二值化。
图像平滑可以通过应用高斯滤波或中值滤波等技术来减少图像中的噪声。
而二值化操作将图像转换为二值图像，将目标物体与背景分离出来，为后续的形态学操作做准备。
3.2 特征提取在预处理之后，我们可以开始进行形态学的边缘特征提取。
常用的形态学边缘特征提取算法包括基于腐蚀和膨胀操作的梯度算法、基于掩膜操作的边缘算子算法等。
3.2.1 基于腐蚀和膨胀操作的梯度算法该算法通过对原始图像进行腐蚀和膨胀操作，并计算两幅结果图像的差值，得到图像中的边缘特征。
具体步骤如下：1) 对原始图像进行腐蚀操作，得到腐蚀图像；2) 对原始图像进行膨胀操作，得到膨胀图像；3) 计算膨胀图像和腐蚀图像的差值，得到边缘特征图像。
3.2.2 基于掩膜操作的边缘算子算法该算法通过定义一种特殊的掩膜模板，对原始图像进行卷积操作，从而得到图像中的边缘特征。
基于形态学的遥感影像边缘信息的提取
数学形态学是基 于集合论和严格数学理论基础 之 上 的 ．主要 是 由一组 基 于形 态学 的代 数 算 子组 成 的 】 ，其主要特点有 ：在保留图像 中原有信息的过 程 中 ，能够 比较 有 效地 去 除 图像 中 的噪声 ，并 且 这
种算 法 的实 现 可 以用并 行处 理 的方 法 ，甚 至也 可 以 通过 硬件 来 实现 ．与基 于微 分 运算 的边 缘 提取 算 法
首 先对 基 于传 统边 缘 提 取算 子 和基 于数 学形 态 学 进 行处 理后 的图像 的 细节 部分 进 行 对 比分 析 （ 见
像 的形状 、轮廓等特征信息 。
数 学 形 态 学 的 基 本 运 算 主 要 包 括 ：腐 蚀 、膨
第６ ７ 页图 ３ ห้องสมุดไป่ตู้ 。接着通过信息熵指标和相关 系数指
节信息 ，提取 出边缘信息光滑连续 ，而且与周围地
物 分离 性较 好 。信息 丰 富 。
２ ． ２ 分 析与 讨论
相比，数学形态学提取的边缘信息效果更好 ，在保
证提 取 的边 缘 比较平 滑 的过 程 中 ，提取 出的 图像 边 缘信 息也 比较连 续 ，断点也 比较少 。能够 反 映 出图
用 技术 ‘
文章 编号 ： １ ６ ７ ４ — ９ １ ４ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ８ — ０ ０ ６ ６ ～ ０ ３
基 于 形 态 学 的 遥 感 影 像 边 缘 信 息 的 提 取
张元栋 ， 郭 云 ｚ ， 张永 浩 ， ， 秦 广田
（ １ ． 国家测绘地理信 息局 第一地形测量队 ，陕西 西安 ２ ． 河南油 田高级 中学 ．河南 南阳 ３ ． 许 昌学院城 乡规 划与 园林 学院，河 南 ４ ７ ３ １ ３ ２ ； 许昌 ４ ６ １ ０ ０ ０ ） ７ １ ０ ０ ５ ４ ；
改进的数学形态学图像边缘提取算法研究
种边 缘 提 取算 法 能 有效 的解 决 这 类 问 题 。
数学形态学算 法作 为一 种非线 性 方 法 ， 图像 处 理 领 在
域． 尤其是边缘提取领域得到 日益 多的关注 。传统 的基 于形
收稿 日期 ：０ １ ０ — ０ 修回 日期 ：０ １ ０ — ６ ２１—３ １ ２１—６ ０
２ 图像 边 缘特 征
２ １ 图 像 特 征 ．
图像 中的边缘通 常与 图像强 度或 图像 强度 的一 阶导数
的不连续性有关 ． 图像强度 的不 连续可分 为 ： 阶跃不 连续 ， ① 即 图像强度在不 连续处 的两 边 的像 素 灰度值 有着 显著 的差
异 ： 线条不连续 ， ② 即图像强度 突然从 一个值 变化到 另一个
第２ 卷 第３ ９ 期
文 章编 号 ：０ ６ ９ ４ （ ０２ ０ — ２ ８ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ） ３ ０ ８ — ４
计
算
机
仿
真
２１年３ ０２ 月
改 进 的数 学形 态 学 图像 边 缘提 取算 法研 究
黄 楠
（ 新乡学院计算机与信息工程 学院， 河南 新乡 ４ ３０ ） ５０ ０ 摘要 ： 究图像边缘优化提取问题。由于图像 在进行边缘提取过程 中， 研 容易受到外界信 息的干扰 ， 特别是 当受 到噪声等 因素 影响时 ， 造成图像边缘提取困难 。为此提出了一种新 的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘 的技 术。首先将利用形 态学对灰度图像进行增强 ， 以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强 ， 并 然后将 图像切分成小块 ， 针对不 同的小 块来 区分边缘与非边缘 ； 最终经过模板滤波 ， 获得清晰的边 缘结果图像 。仿真结果 表明 ， 改进 的算法 快速有效 ， 在提取 完整 的边缘的同时 ， 能够有效 的抑制噪声和背景因素对边缘 的干扰 ． 并优于其他传统边缘提取方 法。 关键词 ： 数学形态学 ： 边缘 ； 图像处理
基于形态学的遥感影像边缘信息的提取
数学形态学方法的应用在图像处理过程中,能够保持图像的基本性状不变,提取出的边缘信息准确、光滑、连续,包含的信息量也比较丰富,而且会去除图像中不相关的细节[1-3]。
笔者在图像边缘信息提取的过程中,利用数学形态学的边缘提取算法,通过调整结构元素比例大小,有效地抑制图像中的噪声污染,利用不同的结构元素和图像边缘信息进行结合,提取出比较理想的图像边缘,方便今后对图像进行解译和分析。
1数学形态学数学形态学是基于集合论和严格数学理论基础之上的,主要是由一组基于形态学的代数算子组成的[4-5],其主要特点有:在保留图像中原有信息的过程中,能够比较有效地去除图像中的噪声,并且这种算法的实现可以用并行处理的方法,甚至也可以通过硬件来实现,与基于微分运算的边缘提取算法相比,数学形态学提取的边缘信息效果更好,在保证提取的边缘比较平滑的过程中,提取出的图像边缘信息也比较连续,断点也比较少,能够反映出图像的形状、轮廓等特征信息[6-7]。
数学形态学的基本运算主要包括:腐蚀、膨胀、开运算和闭运算,这些基本运算在二值图像和灰度图像中突出的特性不同。
2实验结果及分析2.1实验结果由于在数学形态学中腐蚀、膨胀不是互为逆运算,由此延伸出了开运算和闭运算,这4种运算是数学形态学的基本运算,把这4种运算进行组合,可以达到优势互补,从而得到更好的处理效果。
这几种基本算法主要是通过形态学算子提取后的图像与原图像进行减法操作,经过比较,闭运算后的图像再进行腐蚀操作,由原图像对生成的图像进行减法运算,提取的边缘信息比较丰富,能够比较好地反映出图像的轮廓、形状等基本特性。
在综合运用数学形态学算法处理后的图像(见第67页图1、图2),提取的图像轮廓比较清晰,在去除不必要噪声干扰后,能够较好地保留一些细节信息,提取出边缘信息光滑连续,而且与周围地物分离性较好,信息丰富。
2.2分析与讨论首先对基于传统边缘提取算子和基于数学形态学进行处理后的图像的细节部分进行对比分析(见第67页图3),接着通过信息熵指标和相关系数指标对所提取的图像边缘信息进行分析比较。
图像处理中的边缘提取算法综述
图像处理中的边缘提取算法综述图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，而边缘提取是图像处理中的基本操作之一。
边缘提取算法的目标是从图像中提取出物体的轮廓边缘，从而为后续的图像分析、目标检测等任务提供基础。
本文将对常见的图像处理中的边缘提取算法进行综述，并分析各算法的特点和适用场景。
在图像处理中，边缘通常指的是亮度或颜色发生较大变化的地方。
边缘提取算法可以分为基于梯度的方法和基于模板匹配的方法两大类。
基于梯度的方法是常用的边缘提取算法之一。
梯度是指图像中亮度或颜色变化最快的方向。
常见的基于梯度的边缘提取算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
Sobel算子是一种基于离散差分的边缘提取算法。
它通过将原图像与两个差分算子进行卷积运算，分别求得图像在水平和垂直方向的梯度值，然后通过求模运算得到最终的梯度幅值图像。
Sobel算子的优点是计算简单，但容易受到噪声干扰，边缘检测结果不够准确。
Prewitt算子也是一种基于离散差分的边缘提取算法，其原理与Sobel算子类似。
Prewitt算子通过在水平和垂直方向分别扫描图像，求得图像在两个方向的梯度值，进而通过求模运算得到最终的边缘图像。
Prewitt算子与Sobel算子相比，对噪声干扰的鲁棒性更好，但边缘检测精度相对较低。
Canny算子是一种基于多阈值自适应的边缘提取算法。
Canny算法首先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的梯度幅值和梯度方向，接着应用非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
Canny 算子的优点是能够提取出较完整、连续的边缘，且对噪声干扰较为鲁棒，是目前应用最广泛的边缘提取算法之一。
除了基于梯度的方法，基于模板匹配的方法也常用于边缘提取。
基于模板匹配的方法通过设计一系列的模板，来寻找与模板匹配程度较高的像素点，从而确定边缘位置。
常见的基于模板匹配的边缘提取算法包括Roberts算子、Laplacian算子和LoG算子等。
基于动态数学形态运算的二值图像边界提取
作者简介： 李刚（ GF22D ） ， 男， 助教， 研究方向： 计算机应用、 智能控制、 图像处理等。黎燕（ GF20D） ， 女， 博士生， 研究方向： 智能控制、 图像处理等。 GF0GD） 樊晓平（ ， 博士， 教授， 博士生导师， 研究方向： 智能控制、 机器人控制、 虚拟现实等。
0* !""#$!! 计算机工程与应用
腐蚀的算符为基本思想首先在图像中每一个扫描行上将每一个由值点组成的连续段对象表示出来结构元素从图像的最远边角点移动到的对象中间当结构元素的某些边界覆盖对象的某些边界并且结构元素完全处在对象之内这时结构元素的原点所在位置作为起点
基于动态数学形态运算的二值图像边界提取
李 刚 黎 燕 樊晓平 （ 中南大学信息科学与工程学院， 长沙 !"112.）
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基于数学形态学的图像边缘提取方法
基于数学形态学的图像边缘提取方法
王芳;钱炜;李文超
【期刊名称】《机械工程与自动化》
【年(卷),期】2015(000)001
【摘要】为了解决传统边缘提取算法边缘定位不精确、抗噪能力差的问题，提出了一种基于数学形态学的边缘提取算法。
该算法首先利用了双尺度双结构的数学形态学对目标图像进行滤波降噪处理，以提高目标图像的信噪比，然后利用多尺度多结构的数学形态学对目标图像进行边缘提取。
利用该算法在配置了OpenCV 的Visual Studio对Lena图像进行仿真处理，并将其处理结果与Canny算法处理结果进行对比。
实验结果表明，该算法抗噪性能优异，对含有噪声的图像边缘的提取清晰且流畅、细节丰富。
【总页数】3页(P46-48)
【作者】王芳;钱炜;李文超
【作者单位】上海理工大学机械学院，上海 200093;上海理工大学机械学院，上海 200093;上海理工大学机械学院，上海 200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于数学形态学的图像边缘提取方法 [J], 李俊生
2.基于数学形态学的焊接熔池图像边缘提取技术研究 [J], 武晓朦;吴凯;王欢;封园
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5.基于Laplacian与多尺度数学形态学的漏磁图像边缘增强方法 [J], 王竹筠; 杨理践; 高松巍
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一种改进的图像边缘提取算法
一种改进的图像边缘提取算法
辛元芳
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2014(38)15
【摘要】针对强干扰背景下的图像在边缘提取时难以在保留边缘细节的同时抑制噪声的情况,提出一种基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和互信息(Mutual Information,MI)的图像边缘提取算法.首先通过BEMD对图像信息进行分解,然后对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值,并根据互信息准则,通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号.最后,结合小波变换模极大值和数学形态学两种方法的优点分别对高低频信号进行边缘检测,叠加融合得到图像边缘.结果表明,此方法提取出的图像边缘连续完整,并保持了边缘的细节特征.
【总页数】4页(P237-239,276)
【作者】辛元芳
【作者单位】安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73;TP391.9
【相关文献】
1.一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法 [J], 黄剑玲;郑雪梅
2.一种改进的中草药显微图像边缘提取算法 [J], 侯青;李伟;任娜娜;刘玉娥;孙静
3.一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法 [J], 张震;马驷良;张忠波;刘辉;宫跃欣;孙秋成
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5.一种改进的基于小波变换的图像边缘提取算法 [J], 高国荣;刘冉;羿旭明
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形态学边界提取
形态学边界提取
形态学边界提取是图像处理中的一项重要技术，用于提取图像中物体的轮廓和边界信息。
通过形态学边界提取，可以实现对物体的形状、大小、位置等特征的分析和识别，进而应用于目标跟踪、图像分割、物体检测等领域。
形态学边界提取的基本原理是利用形态学操作（膨胀、腐蚀、开、闭等）对图像进行处理，得到目标区域的边缘信息。
其中，膨胀操作可以扩张目标区域，腐蚀操作可以缩小目标区域，开操作可以平滑边缘，闭操作可以填充空洞。
形态学边界提取的应用非常广泛。
在医学图像处理中，可以利用形态学边界提取技术来提取肿瘤、癌细胞等病变区域的轮廓信息，帮助医生进行病变的诊断和治疗。
在检测行人、车辆等目标的计算机视觉中，形态学边界提取可以实现对目标的精确定位和跟踪。
在无人机、机器人等智能设备中，形态学边界提取可以帮助设备识别周围环境中的障碍物和目标，从而实现智能避障和导航等功能。
在实际应用中，形态学边界提取技术也面临着一些挑战和限制。
例如，当图像中存在噪声或复杂背景时，形态学边界提取可能会受到干扰导致提取结果不准确。
同时，形态学边界提取的效果也受到形态学操作的参数设置和选择的算法等因素的影响。
为了解决这些问题，近年来，研究者们也提出了一些改进的方法和技术。
例如，基于模糊理论的形态学边界提取、基于深度学习的形态学边界提取等。
这些方法通过引入模糊度、提高算法的鲁棒性和准确性等，使得形态学边界提取在实际应用中更加可靠和有效。
形态学边界提取是图像处理中的重要技术，应用广泛，但受到一些限制和挑战。
随着技术的不断发展，相信形态学边界提取在未来的应用中将会有更加广泛和深入的发展。
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基 于 形 态 学 的 二分 法边 缘 提 取算 法
王 众 ， 燕玲 ， 郝 唐艳红 ， 唐文静
（ 尔滨工程 大学 自动化 学院，黑龙 江 哈 尔滨 １０ ０ ） 哈 ５ ０ １
摘
要： 对于光照不均匀的图像 ， 形态学边缘提 取算法 的分辨率 远远逊 色于人 眼的分辨率 ． 生这种差 异 的原 因是 产
维普资讯
第２ ８卷第 １ ０期
２０ ０ ７年 １ ０月
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关键 词 ： 数学形态学 ； 二分法 ； 边缘提取 ； 亮度适应 中图分类 号 ：Ｐ９ ． １ 文献标识码 ： 文章编 号 ： ０ ６７ （ ０７ １ —１６０ Ｔ ３ １４ Ａ １ －￣３ ２ ０ ）０ １ １－６
Ａ ｉｅ ｔ ｎ ｌｅ ｇ ｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ａ ｈ ｍ ａ ｉ ａ ｏ ｐ ｏ ｏ ｙ ｂ ｓ ｃｉ ａ ｄ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｌｏ ｉ ｏ ｏ ｈ ｂａ ｅ ｎ ｍ ｔ ｅ ｔ ｌｍ ｒ ｈ ｌ ｇ ｃ
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形态学算法仅仅是从几何学 的角度 出发来检 测边缘 ， 没有模 拟 出人 眼 的生 物特 性． 了提 高形 态学算 法的分 辨 并 为 率， 通过研究人眼对光强的特性 响应曲线 ， 注意 到 了人 眼对于光 线具有亮 度适应 特性． 把亮度 适应特性加 入形态 学
边缘 提取 算法 ， 得到 了高分辨率的二 分法边 缘提 取算法 ． 分法边 缘检测 算法 以强弱 光亮度 的中心点亮 度为 分界 二 点， 高于分界点的像素亮度被削弱 ， 于分界点 的像素亮 度被提 高． 低 如此在压 制强光 的同时增 强弱光来模 拟 出人 眼 的亮度适 应特性 ． 实验证明二分法是一个具有高实时性 、 噪声 、 低 高分辨率边缘提取算法．