基于形态学可变结构元素的遥感图像边缘检测方法

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。

遥感实验——边缘检测

实验二边缘检测一、实验原理两个具有不同灰度值的相邻区域之间总会存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。

由于边缘试图向上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这点。

对图像上的个点像素点进行微分或二阶微分来确定边缘像素点。

一阶微分图像的峰值处对应着图像上的边缘点，二阶微分图像的零值处对应着图像上的边缘点。

根据属数字图像的特点，处理图像过程中常采用差分来代替导数运算，对于简单的一阶导数运算，由于具有固定的方向性，只能检测特定方向的边缘，所以不具有普遍性。

为了克服一阶导数的缺点，我们需要定义新的图像梯度算子：1222[(,)][()()F F G F j k j k∂∂=+∂∂ 这是图像处理中最常见的一阶微分算法，式子中F(j,k)表示图像的灰度值，图像梯度的最重要的性质是梯度的方向在图像弧度的最大变化率上，这恰好可以反映出图像的边缘上的灰度变化。

图像边缘提取的常用梯度算子有：Robert 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、拉普拉斯算子等。

二、实验步骤①滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。

需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。

②增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。

增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。

边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

③检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。

最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。

④定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。

在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。

这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置或方向。

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。

基于形态学的遥感影像边缘信息的提取

基于形态学的遥感影像边缘信息的提取作者：张元栋，郭云，张永浩，秦广田来源：《科技创新与生产力》 2015年第8期张元栋1，郭云2，张永浩3，秦广田1（1. 国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西西安 710054；2. 河南油田高级中学，河南南阳 473132；3. 许昌学院城乡规划与园林学院，河南许昌 461000）摘要：本文以数学形态学理论为基础，提出综合运用4种运算方法提取遥感影像中的特征信息的思想，结果发现，综合运用形态学的4种运算方法的技术，能够达到遥感影像边缘信息提取的目的。

关键词：形态学；遥感；边缘信息中图分类号：TP751 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1674-9146.2015.08.066收稿日期：２０15－04－14；修回日期：２０15－07－14作者简介：张元栋（1984-），男，山东聊城人，硕士，工程师，主要从事测绘遥感技术研究，E-mail：shanxigis@。

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]。

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Ｓｂｌｏｅ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Ｃｎｙａｎ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３０２江３０９）
摘要：提出了一种基于形态学和Ｃｎｙ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
ＡｄｅＤｅｅｔＯｐｒｔｎＢａｅｎＭｏｐｏｏｙａｄＣａｎｅａｏＥｇｔｃｅａｉｓｄｏｒｈｌｇｎｎｙＯｐｒｔｒｏ
ＣＮＲｏｇＬＵＺｅ－ａＬＵＬ－ｈＲＡＯＳｎ，ＩＨＥｎ，Ｉｈｎｙ，Ｉｉｓｕ，ｏｇＪＡＮＧａ－ｕＹｎｈ
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

用多结构元素实现医学图像边缘检测

（ｐｒｅｔｆｌｔｎｃｎｉｅｒｇＥｓＣｉｏｍｌｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ０２１Ｃｉａ）ＤｅａｔｎＥｅｒｉＥｇｎｅｉ，ａｔｈｎＮｒａｉｅｓｙＳａｇａ２０４，ｈｎｍｏｃｏｎａＵｔ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｅａｇｒｔｍｏｄｃｌｉｇｄｅｄｔｃｉｎｉｐｏｏｅａｅｎｍｕｔｓｒｃｕｅｅｅｎｒｈｌｇ．ｎｗｌｏｉｈｆｒｍｅｉａｍａｅｅｇｅｅｔｒｐｓｄｂｓｄｏｌｉｔｔｒｌｍｅｔｏｓ — ｕｍｏｐｏｏｙＦｏｒｄｆｅｅｔｅｇｅｅｔｎｒｓｌｒｏｅｙｕｉｇｔｅｍｕｔ－ｒｃｕｅｅｅｎｓｗｉｈｎｉｏｓｒｈｌｇｕｉｒｎｄｅｄｔｃｉｅｕｔａｅｇＲｎｂｓｎｈｌ・ｔｔｒｌｍｅｔｔｔｅａｔ — ｉｅｍｏｏｏｏｓｉｕｓｈ－ｎｐｙｇａｉｎｅｐｃｉｅｙｗｈｃｓｄｒｖｄｆｏｔｅｏｅｎｌｓｐｒｔｎ．ｄｔｅｄｐｈｕｄｄｃｍｐｓｉｎｒｄｅｔｒｓｅｔｌ，ｉｈｉｅｅｍｈｐｎａｄｃｏｅｏｅａｉｓＡｎｈｎｗｅａｏｔｅｑａ — ｅｏｏｉｏｖｉｒｏｔｔ
ｄｔｃｉｎａｇｒｍ．ｅｅｔｌｏｉｏｈｔＫｅｒｓｍｏｈｌｇ；ｄｅｄｔｃｉｎｉｇｒｃｓｉｇｍｕｔｓｒｃｒｌｍｅｔｙｗｏｄ：ｒｏｏｐｙｅｇｅｅｔ；ｍａｅｐｏｅｓｎ；ｌ — ｔｔｅｅｅｎｏｉｕｕ

基于数学形态学的图像边缘检测技术_冯俊萍_航空计算技术_2004_84

基于数学形态学的图像边缘检测技术冯俊萍1,3,赵转萍1,徐　涛2(11南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016;21南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;31江苏技术师范学院机械系,江苏常州213001) 收稿日期:2004206211 作者简介:冯俊萍(1976-),女,陕西西安人,硕士研究生,主要研究方向为计算机辅助测控技术。

摘　要:边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。

实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。

本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。

关键词:图像处理;边缘检测;数学形态学中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:16712654X (2004)0320053204引言在数字图像处理中,边缘检测的任务就是使边缘精确定位和噪声被抑制。

从数学的角度看,边缘检测是一个“病态”(Ill P osed )问题[1]。

一般说来,对检测出的边缘有以下几个要求:1)边缘的定位精度要高,不发生边缘漂移;2)对不同尺度的边缘都有良好的响应并尽量减少漏检;3)对噪声不敏感,不致因噪声造成虚假检测;4)检测灵敏度受边缘方向影响小。

通常,一个算子不可能同时满足上述要求,这就要根据实际应用情况进行权衡。

传统的边缘检测的方法基于空间运算,借助空域微分算子进行,通过将算子模板与图像进行卷积完成,根据模板的大小和元素值的不同有不同的微分算子,如:R obert 算子、Prewitt 算子、S obel 算子和K irsch 算子等,这些空域边缘检测算子对噪声都比较敏感,且常常会在检测边缘的同时加强噪声。

一种基于数学形态学的遥感图象边缘检测算法

一种基于数学形态学的遥感图象边缘检测算法
王宇;王乘;刘吉平
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2003(039)030
【摘要】为有效提取边缘密度大的遥感图象中的边缘信息,该文提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法,首先利用开-闭形态滤波器降低输入图象的噪声,然后将二值图象的边缘提取算法推广到灰度图象中加以应用.实验结果证明,此方法优于灰度形态梯度法,同时也优于Canny算子.
【总页数】3页(P91-93)
【作者】王宇;王乘;刘吉平
【作者单位】华中科技大学,武汉,430074;华中科技大学,武汉,430074;华中科技大学,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.3
【相关文献】
1.一种优化的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测算法 [J], 马芳;张建平
2.一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法仿真实现 [J], 胡信菊;方方;熊军;曹涵
3.一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法 [J], 黄海龙;王宏
4.一种基于数学形态学的多形状多尺度边缘检测算法 [J], 黄海龙;王宏;郭璠;张金峰
5.基于数学形态学的一种改进CO_2焊熔池图像边缘检测算法 [J], 刘晓刚;刘天元;黄诗;覃科
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基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法

求，提出一种基于形态学的医学图像自适应边缘检测算法。根据医学磁共振图像噪声的特点构造了一种基于形态学滤波特性
的边缘算子，使用多方向结构元素实现了边缘的精确检测，并根据图像的灰度特征自适应地调整各方向结构元素检测结果的权
值，最后合理地调整结构元素的尺寸大小。仿真实验结果表明，与经典微分边缘算子及常用形态学算法相比，该算法不仅具有
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｍｅｅｔｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｎｅｅｄｓｏｆｃｌｉｎｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｍｏｒｅｅｄｇｅｄｅｔａｉｌｓｏｆｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｇｉｎｇ
很强的抗噪性能，而且能更有效地提取图像中不同方向的边缘信息。
关键词：边缘检测；数学形态学；自适应；结构元素中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．４０５０
ＡｄａｐｔｉｖｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＭＲＩｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ
ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｇｅｔｓｂｅｔｔｅｒｅｆｆｅｃｔｔｈａｎｃｌａｓｓｉｃａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｏｐｅｒａｔｏｒａｎｄｃｏｎ— ｒ

用数学形态学进行图像边缘检测的新方法

先得出用数学形态学检测灰度图像边缘的算法1然后在分析了其效果并指出不足的基础上把算法1中用一个结构元素既做腐蚀又做膨胀改进为用四个不同方向的结构元素只做膨胀得出了效果比较理想的算法关键词
用数学形态学进行图像边缘检测的新方法
杨翔宇 !" 孙慧 " " %- 河北师范大学图书馆 $河北石家庄 " )"" %# %!- 河北师范大学数学与信息科学学院 $河北石家庄 " )" "%# ( 摘要 #本文提出了求灰值腐蚀 ) 膨胀运算结果的简便方法 ** * 模板法 ’ 应用此方法在检测灰度图像的边缘过程中可较容易地做腐蚀 ) 膨胀运算 ’ 先得出用数学形态学检测灰度图像边缘的算法 % $然后在分析了其效果并指出不足的基础上 $把算法 % 中用一个结构元素既做腐蚀又做膨胀 $ 改进为用四个不同方向的结构元素只做膨胀 $ 得出了效果比较理想的算法 ! ’ 关键词 #灰度图像的边缘检测 % 灰值腐蚀 %灰值膨胀 %模板法中图分类号 #$ %#&! 文献标识码 #’ 文章编号 # !((&)#(**+"((,-(")!(.(!)(" ./01 2 3456$78 !9 :;0 <83" =<>?>3 0@AB4C ;53D>AE3F79 :G3H34IG8456 ") ""% #9 J G354* ’E2 <435<F K>BLC4F> B>FG@M 3E NA>4F3D>C7 8E>M 3 5 @?F43 5356 FG> A>E8CFE @O 6A47 D4C8> >A@M3? 3C3F7 45M >PL 45E>- KG3E B>FG@M 3 E B@A> E3BL C7>A 35 >M 6>M M >F>NF3 @5 8E356 6A47 D4C8> >A@M3 ?3C3 F7 45M >PL 45E>- Q3 AEFC79 FG3E L4L >A LA@D3M >E 4 4C 6@A3FGBE % @O B4FG>B4F3N4C B@AL G@C@67 F@ M >F>NF FG> 3 B46> >M 6>- /O F>A 455@53I> 3FE O48CF9 FG>5 L A@D3 M>E 4 4C6@A3 FGBE ! 8E356 O@8A M 3A>NF3@5 N@5EFA8NF >C >B>5F F@ >PL45E>9 F4R>3 56 L C4N> @O 4 SG@C> N@5EFA8NF >C>B>5F F@ >PL 45E> 45M >A@M>- /C6 @A3FGBE ! 3E B@A> >OO >NF3D>G0D H6492F >M 6>M M >F>NF3 @5 @O 6A47 3B46>T 6A47 D 4C8> >A@M 3?3C 3F7 T 6A47 D 4C8> >P L45E> $ /0 1020345/ 67 89:0 ;0<05 <=6> ?2=>: @3</0A 3<=53B @ 64C/6B6:D

基于数学形态学的图像边缘检测研究

处理过程中所遇到的问题。
个模型来描述。对图像中的噪声进行滤除是图像处理中不可缺少的操作。将开启和闭合运算结合起来可构成形态学噪声滤除算法。对于二值图像，噪声主要表现为目标周围的噪声块和目标内部的噪声孔。用结构元素Ｂ对集合Ａ进行开启操作，就可以将目标周围的噪声块消除掉。用Ｂ对Ａ进行闭合操作，则可以将目标内部的噪声孔消除掉。该方法中，结构元素的选取相当重要，对它应当比所有的噪声孔和噪声块的尺寸都要大。对于灰度图像，噪声就是进滤除行形态学平滑。实际中常用开启运算消除与结构元素相比尺寸较小的亮细节，而保持图像整体灰度值和大的亮区域基本不变。用闭合运算消除与结构元素相比尺寸较小的暗细节，而保持图像整体灰度值和大的暗区域基本不变。将这两种操作综合起来可达到滤除亮区和暗区中各类噪声的效果。同样，结构元素的选取也是个重要
维普资讯
辱扳爻汇２０．（刊）ｆｆ０８８０上旬
基号数学形态喾的围像边缘检测研
口周舒
（贵州财经学院数学与统计学院贵州・阳５００）贵５０４
摘要图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位，图像的边缘是指图像中相邻像素点之间的灰度有较显著变化的地方的描述．这种变化可以用数学上的梯度来表征。本文在分析形态学在边缘检测中的优势的基础上，出了基于数学形提态学的边缘检测算法。关键词数学形态学图像
２形态学在边缘检测中的优势、数学形态学是一门建立在严格的数学理论基础之上的科学，形态学来自生物学，是生物学的一个分支，常常用来处理动物和植

基于数学形态学的图像边缘检测方法及应用

１基于形态滤波的边缘检测
１１形态滤波器构造．
开闭运算是最基本的形态滤波器，一闭运算（ｃ和闭一开运算（Ｄ）开０一）ｃ— 的级联形式为
ｏｆｎ）＝（ｃ（（），。Ｂ・Ｂ）乃（）ｃｆｎ）＝（ｏ（（）ｆｏＢ。Ｂ）乃（）（）１（）２
，＾一１＾一１，，
ＭＳＥ
～
（）一（Ｄ（，
பைடு நூலகம்））
（）４
ｎ『毳一
］
（５）
复合形态滤波优于单一形态滤波，于开一对闭滤波器：Ｅ值为１２３，ＳＲ值为６．，于闭一ＭＳ４．１ＰＮ１２对开滤波器：Ｅ值为１３９，ＳＲ值为６．３对于复合滤波器：Ｅ值为１６５，ｓＭＳ４．３ＰＮ１１，ＭＳ０．０Ｐ ⅣＲ值为６．４４１。
维普资讯
第５期
冉彦中等：于数学形态学的图像边缘检测方法及应用基
・４１・
为了达到在滤除噪声的同时，效地保持图像各个方向上的线性细节的目的，使结构元素尽可能有要地覆盖图像中的所有线条走向，构成全方位形态滤波器。定义：，ｍ，）ｍ， ∈Ｚ）为一数字图像，中，＝｛，一２设（ｔ（ｔ／，／，其Ｚ￡，一１０１２Ｌ，，，，，｝￡为像素灰度值，自

一种基于形态学的全方位图像边缘检测算法

公式（）７称强分解【根据公式（）３Ｊ，７可知大的
同的结构元素提取图像边缘特征，小尺度的结
构元的抗噪能力弱，能检测到细节边缘，但大结构元可由小的结构元膨胀得到，中小的结其尺度的结构元素抗噪能力强，但检测到的边缘构元可以是相同的结构元也可以是不同的结较粗。文献［】出的形态梯度算法，２提采用均构元。多尺度的边缘检测算法采用的是由相值合成方法对最终的边缘进行合成，对阶跃边同的小结构元膨胀得到大的结构元；通过不同缘和模糊边缘可进行有效的处理，但是实际图尺度的结构元对图像进行边缘检测，对得到再像的边缘具有多变性，采用均值的方法适用而的各尺度下的边缘进行加权合成而得到在该于无噪声或噪声较小的图像。针对文献Ｉ】２的结构元下的边缘。加权合成运算：不足，本文提出了一种基于形态学的全方位图
娩｝对图像，的膨胀腐蚀：
一
为尺度参数的高斯函数的宽度并不与处理对
则：
象的大小直接相关。
多尺度形态学…边缘检测法，用大小不利
ｆ０ｓ＝（０ｏｂ）Ａ（）２＠Ａ））（）０８
姆＝（（Ａ（）＠）＠Ａ））＠（）９
像边缘检测法，通过采用不同形状和大小的结构元混合对图像的边缘进行不同尺度的边缘检测，而后再对各个尺度下检测出的边缘图像
（）Ｌｎ的原始图ａｅａ
ｆｊ＝ａｘ，， ∑国ＥＡ，）ｊ）

一种基于数学形态学的边缘检测方法

关键词边缘检测；态学；多结构；多尺度形Ｔ３１６Ｐ０．中图分类号
ＡｎＥｄｅＤｅｅｔｏｅｈｄＢａｅｎＭａｈｍａｉａｏｐｏｏｙｇｔｃｉｎＭｔｏｓｄｏｔｅｔｃｌＭｒｈｌｇ
弱，出现了图像的模糊边缘；２）是基于形态腐蚀，虽然所得到的图像边缘信号较强，但是相应地增强了噪声＿。８］
３灰度形态学滤波
基于形态学实现对图像的平滑处理一般采用开闭操作相结合的方法。利用灰度形态学的基本运算可以构成形态
学的开闭运算。
５改进的边缘检测方法
上文所提到的传统形态学滤波及边缘检测算子都是基于单一结构的，单一结构元素只能检测出与结构元素同方向的边缘，而对与结构元素不同方向的边缘不敏感，因此效
果不是很理想Ｌ］６。
用结构元素ｂ对灰度图像．厂先进行腐蚀，进行膨胀再处理，即为灰度图的开运算，开运算定义为
２１０２年第２期
计算机与数字工程
１３Ｏ
（Ｏ）ｘｙ＝ｍｎ（＋，＿一ｂ，＼， ∈Ｄ、ｆｂ（，）ｉｉｚｆ，ｒ（（ｋ
３）采用膨胀与腐蚀组合运算，则边缘检测梯度算子为Ｅ３一固ｂ＠ —ｆｂ
形态学边缘检测算子是一种非线性的差分算子，实质上是传统线性差分算子的一种推广，检测出的边缘与结构
ＷＡＮＧＺｈｅｇｎ
（ｃｏｌｏｔｃｌＥｌｃｒｃｌｎｍｐｔｒＥｎｉｅｒＳｈｏｆＯｐｉａ— ｅｔｉａｄＣｏｕｅｇｎｅｉａｎｇ，ＵｎｖｒｉｆＳａｇａｏｃｅｃｎｃｎｌｇｉｅｓｔｏｈｎｈｉｆｒＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ，Ｓｎｈｉ２０９ｙｈａｇａ００３）

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法

ｔｃｒｏｅｎｉｆｔｔｅｍａｅ．ｅｘｅｍｅｔｒｓｌｎｉａｅｔａ，ｔｅｄｅｆｔｅｃｌｒｄｍａｅａｂｗｅｌｏｏｒｄａｄｎａｅｈｉｇＴｈｅｐｒｎａｅｕｔｄｃｔｄｈｔｈｅｇｏｈｏｏｅｉｇｃｎｅｌｉｌｉｌｄｔｃｅｙｕｉｇｔｅａｇｒｔｍ，ｎｈｌｏｉｈｉｓｐｒｏｏｔｅＳｂｌａｄｔｅＰｅｔｏｅｏｘａｄｎｅｈｄｎｅｅｔｄｂｓｈｌｏｈｎｉａｄｔｅａｒｍｓｕｅｉｒｔｈｏｅｎｈｒｗｉｐｍｔｒｅｐｎｉｇｍｔｏｓｉｇｔｔ
一
种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法
邢超，闰秋玲
４００）５０１（南工业大学信息科学与工程学院，南郑州河河
摘
要：边缘检测对于彩色图像的处理是一个难题。文章提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测的算法，思想其
关键词：学形态学；缘检测；色图像；数边彩结构元素中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＡＭｅｈｄｏｌｒＩａｅＥｄｅＤｅｅｔｏｓｄｎａｈｍａｉａｏｐｈｌｇｔｏｆｒＣｏｏｍｇｇｔｃｉｎＢａｅｏＭｔｅｔｃｌＭｒｏｏｙ
第１６卷第５期
２００８生ｌＢＯ
电
脑

基于形态梯度运算的遥感图像边缘检测

基于形态梯度运算的遥感图像边缘检测
苏波
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2007(023)021
【摘要】针对常规线性边缘检测器处理遥感图象时细节丢失严重的缺点,介绍了数学形态学基本理论,讨论了数学形态学在边缘检测中的应用.形态学的灰度梯度运算是在经典形态变换基础上提出的一类非线性算子.对于结构元素的选取作了一定的说明.另外,还与传统线性算子的处理结果进行了比较.通过计算机对遥感图像的模拟实验表明:基于形态灰度梯度运算的遥感图像边缘检测方法,不但几何意义明确,易于构造,而且性能也优于传统检测算子,证实了该方法的可行性.
【总页数】2页(P309-310)
【作者】苏波
【作者单位】621010,绵阳,西南科技大学网络信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于形态学可变结构元素的遥感图像边缘检测方法 [J], 姚丽娟;王小鹏;王伟;麻文刚
2.基于形态学和小波的遥感图像边缘检测 [J], 李晓飞;马大玮;胡焰智
3.基于数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究 [J], 陈高华;卓东风;杨铁梅
4.基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究 [J], 徐昌荣;左娟
5.基于多方向模糊形态学的彩色遥感图像边缘检测算法 [J], 李刚;张金荣;朱雷;汪林林
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一种基于形态学多结构元素的医学图像边缘检测方法

（台学院物理系，河北邢台邢０４０）５０１
摘
要：针对传统检测方法模糊图象边缘及定位精度不高的问题提出一种基于形态学多结构元素的医学图像边缘检
测方法。该方法利用多个结构元素和复合算子检测图像边缘，仿真实验结果表明，该方法能够提取清晰的图像边缘，定
位精度高，优于传统边缘检测方法。
关键词：医学图像；数学形态学；多结构元素；边缘检测
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９．４文献标识码：Ａ文章编号：１７．６８２１）２０８．２６２４５（０１ — １００ｏ
医学图像边缘检测是医学图像处理的关键技术，由于图像边缘含有丰富的特征信息，通过检测图像边缘可以确定目标组织或器官的边界位置，这对掌握病情是十分有利的。同时，边缘检测在医学图像匹配、肿瘤病灶确定、造影血管检测、冠心病诊断、左心室边缘抽取等方面占有举足轻重的作用。传统边缘检测方法主要是基于微分算子的，这些方法检测复杂图像边缘的精度不高且对噪声比较敏感，而医学图像具有复杂性、噪声性等特点，这使得传统方法不适于检测医学图像。而数学形态学是一种非线性数学方法，对边缘方向不敏感，在检测边缘的同时可以抑制噪声，有利于细节边缘的提取。本文提出一种基于形态学多结构元素的医学图像边缘检测方法，利用多个结构元素检测边缘，不同的结构元素可以检测出不同类型的边缘信息，有利于细节边缘和完整轮廓的提取。
第２６卷第２期２１年６月０１
邢台学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＮＧＴＡＩＵＮＩＶＥＲＳＴＩＹ
ＶＯｌ２ＮＯ．２＿６．Ｊｕｎ．０１１２

基于Soft多结构元素形态学的TM图像边缘检测

ａｈｉｖｅｔｅｓｎｍａｅｅｇｅｅｔｏｃｅｅｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｄｅｄｔｃｉｎ．
Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｔｅｔａｒｈｌｇＩｇｄｌＭｕｔ—ｔｕｔｒｌＥｌｍｅｔ，ｇｅｅｔｎ，ｏ — Ｍａｈｍａｉｌｍｏｐｏｏｙ，ｍａｅｍｏｅ，ｌｉｓｒｃｕａｅｎｓＥｄｅｄｔｃｉＳｆｃｏｔ
膨胀，实现遥感图像的边缘检测。
关键词：数学形态学；图像模型；多结构元素；边缘检测；ｏｔＳｆ多结构元素
中图分类号：２７Ｐ３文献标识码：Ａ
ＥｄｅＤｅｅｔｏｅｈｏｆＴＭｍａｅＢａｅｏａｈｍａｉａｇｔｃｉｎＭｔｄｏＩｇｓｎＭｔｅｔｃｌ
ｍｌｔ— ｔｃＩａｌｍｅｔＪｉｓｎＩｔｒ１ｅｅｎｓＩＥｌ
０引言
图像的边缘拥有丰富的信息（向、状等）方形
是图像最基本的特征，缘检测在指纹识别、面边地
缘检测方法，小波变换的边缘检测法、糊理如模
第２９卷
第１．９Ｎｏ．１２１
Ｆｂ２ｌｅ．０ｌ
２１年２月０１
ＪＡＮＣＸＩＳＥＮＣＥＩＣＩ
文章编号：０１６９２１）１— ０３一４１０ —３７（０１００９ｏ
基于Ｓｆ多结构元素形态学的Ｔ图像边缘检测ｏｔＭ
测算子有Ｒｂｒｏｅｓ算子、ｏｅ算子、ｒｉ算子、ｔＳｂｌＰｅｔｗｔ

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产