基于数学形态学的图像处理算法研究

论文摘要

本文以数学形态学为基础研究了图像处理算法。首先利用二值数学形态学方法提出印制电路板元件的检测算法,然后提出了三种基于数学形态学的硅橡胶复合绝缘子憎水性图像分割算法。基于二值形态学的方法使用方图均衡和均值滤波进行预处理,基于熵的自动阈值做分割,最后用二值形态学重构开运算对结果进行筛选和滤波,简单而有效的实现了憎水性图像的分割。在基于灰值形态学的方法中,使用灰值形态学重构运算在分割前对憎水性图像进行滤波,然后在分割后借助于Fourier描述子对分割结果进行边缘平滑,该方法对于水珠图像检测有较好效果。基于标记控制的分水岭变换的方法首先计算内部标记符和外部标记符号,然后用它们修改梯度图像,进行标记控制的分水岭变换,对于水珠图像的分割比较准确。实验表明三种方法的处理效果各具优势,有效地实现了憎水性图像的检测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势
• 1.3 本文的主要工作及内容安排
• 第二章 数学形态学基本理论
• 2.1 二值腐蚀和膨胀
• 2.1.1 基本概念
• 2.1.2 膨胀运算
• 2.1.3 腐蚀运算
• 2.1.4 腐蚀运算和膨胀运算的对偶关系
• 2.1.5 腐蚀和膨胀运算的性质
• 2.2 二值开运算和闭运算
• 2.2.1 开运算
• 2.2.2 闭运算
• 2.2.3 开运算和闭运算的对偶关系
• 2.2.4 开运算和闭运算的性质
• 2.3 击中击不中变换
• 2.3.1 定义
• 2.3.2 细化
• 2.4 一些基本的形态学算法
• 2.4.1 形态学滤波器
• 2.4.2 边界检测
• 2.4.3 区域填充
• 2.4.4 检测连通区域
• 2.4.5 骨架化
• 2.4.6 条件膨胀运算
• 2.4.7 极限腐蚀
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于数学形态学的二值图像处理算法
• 3.1 印制电路板元件检测
• 3.1.1 算法
• 3.1.2 实验结果分析
• 3.2 硅橡胶复合绝缘子憎水性图像分割算法
• 3.2.1 水珠图像分割算法
• 3.2.2 水迹图像分割算法
• 3.2.3 二值形态学重构开运算
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于数学形态学的灰值图像处理算法
• 4.1 灰值腐蚀和膨胀
• 4.1.1 基本概念
• 4.1.2 灰值腐蚀
• 4.1.3 灰值膨胀
• 4.1.4 推广到二维空间的灰值腐蚀和膨胀
• 4.1.5 灰值腐蚀运算和膨胀运算的性质
• 4.2 灰值开运算和闭运算
• 4.2.1 灰值开运算和闭运算的性质
• 4.3 灰值形态学算子的应用
• 4.3.1 形态学梯度
• 4.3.2 Top-hat 变换
• 4.4 灰值形态重构
• 4.5 硅橡胶复合绝缘子憎水性图像分割算法
• 4.5.1 形态学重构滤波器
• 4.5.2 水珠的边缘检测
• 4.5.3 实验结果及分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于分水岭变换的图像处理算法
• 5.1 理论简介
• 5.2 分水岭变换的过分割现象
• 5.3 分水岭变换的算法
• 5.4 基于分水岭变换的硅橡胶复合绝缘子憎水性水珠图像分割算法
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 部分算法源代码
• A.1 二值形态学
• A.2 灰值形态学
• A.3 灰值分水岭变换的Vincent-Soille算法
• A.4 二值形态学重构算法
• A.5 灰值形态学重构算法
• 在学期间发表论文和参加科研情况