数学形态学在二值数字图像断续线形目标恢复上的应用

提取。 充分利用数学形态学的基本运算 ：腐 蚀、膨 胀 、开运算 和闭运算 以及它们的组合来实现 图像 的 边缘增强、平滑滤波、图像细化、骨架提取、流域
分 割 等方 面 的处理 。
数学形态学基本运算 ：膨胀 、腐蚀 、开运算和 闭运算 。基于这些基本运算还可推导和组合成各种 数学形态学实用算法。其 中腐蚀是数学形态学最基 本的运算。集合 Ａ被集合 Ｂ腐蚀 ， 表示为 ：Ａ ＧＢ ， 其定 义 为 ： Ａ ＧＢ ＝ ｛ Ｂ ＋ｘ ＸＩ ＣＡ ｝ 其 中Ａ称为输人图像 ，Ｂ称为结构元素。Ａ ＧＢ 是将结构元素 Ｂ在图像 Ａ中平移进行探测 ，从而得 到 Ｂ可 以填充到图像 Ａ内的部分。膨胀是腐蚀 的逆 运算 ，它表示 为：
［ 摘 要］特征提取 中，由于地 物特 征的差异及其它 因素 的影 响 ，提取 的 目标 大多是非 连续 的 ，这将导致 提
取 的 目标与实际情况不符 合 ，若 不进 行恢 复 ，势必 影响对 目标 性质 的认识 和应 用。本文 基于数 学形 态学 方 法 ，首先对二值图像 中非连续的线性 目标进行 了分析和处理 ，然后对结 构元素 的选取和分解 进行 了阐述 。最
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１ 引言
特征提取是遥感影像应用 的重要方面 ，同时在 其它的图像处理中也有着广泛的应用 。在现有的诸 多特征提取的算法 中，无论是从 图像空间信息还是 亮度信息所提取的特征一般都存在一定 的残缺和断 裂， 这在图像上主要表现为特征 的非连续性。而且 在常用的图像的数字化采样 中也常常遇到这样 的问 题…。因此 ，必须对这样 的离散 图像进行恢复 以获 得其真 实特 征 。 在特征提取 中 ，线 性 目标 是其 中一类重 要 目 标 ，它包括河流、道路、城墙等重要 的地物。在这 类 目标 的提取 过 程 中经 常遇 到 目标 断 裂 的 问题 。这
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四川测绘第 ３ ０卷第 ２期 ２０ ０ ７年 ４月
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数 学形态 学在 二值 数字 图像 断续线形 目标 恢复 上 的应 用
曹周峰 秦军 洪涛涛
（．西 南交通 大学 ， 四川成 都 ，６ｏ３ ；２ １ ｌ０ １ ．桂林 工 学 院 ，广 西桂林 ，５ １０ ） ４ ０４
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后 的实验结果表明 ，该方法效果较好 。
［ 关键 词］数学形态学 ；线性 目标 ；二值 图像 ；图像恢复 ；区域连接 ；非连续 图像 ［ 中图分 类号 ］Ｐ ３ ． ［ ２ １５ 文献标识码 ］Ａ ［ 文章编号 ］１０ —８ ７ （ ０７ ２— ０ １ ３ ０ １ ３ ９ ２ ０ ）０ ０ ５ —０
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