文档介绍：第卷第期西南师范大学学报(自然科学版) 年月
38 12 2013 12
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JournalofSouthwestChinaNormalUniversity NaturalScienceEdition Dec. 2013
文章编号: ( )
1000 5471201312 0095 06
基于模糊形态学的图像边缘
轮廓提取改进分割算法①
倪元敏1, 巫茜2

重庆工业职业技术学院机械工程学院重庆重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆
1. , 401120;2. , 400054
摘要:图像边缘轮廓提取在国计民生军事等领域有广泛应用为了克服噪声等影响导致的图像过度分割现象探
、, ,
讨了一种基于模糊形态学的图像分割改进算法该方法借助模糊形态学的开闭运算首先对原始图像进行平滑处
. 、,
理然后基于形态学梯度算子进行梯度计算最后基于改进分水岭算法与分割算法的融合对梯度图像进行分
, , IFT ,
割得到期望的边缘轮廓图像仿真以图像识别为例实验显示基于改进的图像分割算法可较好地消除过分割现象
. , ,
正确识别图像实现目标与背景的分离研究结果表明提出的图像分割算法是合理可行的
, . , .
关键词:图像分割边缘轮廓识别梯度算子模糊形态学分水岭算法分割算法
; ; ; ; ;IFT
中图分类号: 文献标志码:A
图像边缘轮廓分割技术在工业生产军事目标侦察农业海洋水利环境资源保护等多个领域
、、、、、
的遥感视频等图像分析中有重要的实用价值是图像分析和处理的关键[1-4] 图像往往具有非常明显
、, .
的结构特征如果抓住了图像结构特征就可获得较好的图像处理效果数学形态学对分析图像的几何
, , .
特征具有独特的优势提供了一整套系统的理论它充分考虑了图像的结构特征其分水岭变换是一种
, , ,
图像分割方法可获得精确的图像边缘但是在进行图像处理时对噪声十分敏感容易出现过分割现
, , , ,
象[5-7] 针对噪声等导致的过分割现象文中采用技术融合方法探讨了一种基于模糊形态学的图像分
. , ,
割改进算法
.
1 问题及其解决思路

图像分割就是从图像中按照灰度彩色空间纹理几何形状等特征将感兴趣的目标从背景中分离
, 、、、,
出来把图像划分成若干个互不相交的区域使在同一区域内其图像特征表现出相似性或一致性在不同
, , ,
区域明显地表现为不同特征然后对其边界形状面积等进行测量以有利于对分割得到的区域进行识
, 、、,
别和研究实现边缘检测与图像分割的方法很多如早期的边缘检测方法有算子算子和高
. , Sobel ,Prewitt
斯算子等但每一类方法都有自身的缺陷都属于高通滤波类方法在实际应用中图像噪声和
Laplacian , , . ,
图像边缘都在高频范围内这些算法很难把目标区域的边界从噪声中提取出来目前基于二值形态学与
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算子的边缘检测边缘轮廓提取与图像分割方法是用得比较多的但算子的阈值选取比较复
Canny 、, Canny
杂由于边缘模糊和灰度不均匀等因素导致的边界不连续