基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的彩色圖像邊緣檢測.pdf

1、邊緣檢測技術(shù)是圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、模式識別、圖像壓縮等圖像分析和處理的基礎(chǔ)，也是圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是基于非線性理論的圖像分析處理方法，已廣泛應(yīng)用于圖像處理和模式識別中。以往的形態(tài)學(xué)處理研究主要局限于二值形態(tài)學(xué)和灰度形態(tài)學(xué)，雖然把灰度形態(tài)學(xué)推廣到彩色圖像處理的研究已經(jīng)積累了一定的成果，但形態(tài)學(xué)在彩色圖像處理中的應(yīng)用仍處于探索階段。
　　首先，本文介紹了傳統(tǒng)和新興的邊緣檢測理論和方法，分析了它們各自的優(yōu)缺

2、點(diǎn)，并對部分典型邊緣檢測算法進(jìn)行了仿真比較，然后研究了形態(tài)學(xué)圖像處理理論，結(jié)合實驗討論了二值形態(tài)學(xué)和灰度形態(tài)學(xué)的膨脹、腐蝕、開運(yùn)算和閉運(yùn)算的特點(diǎn)，通過仿真驗證了本文所用的形態(tài)學(xué)梯度算法。
　　其次，由于不同的顏色空間分別具有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和局限性，考慮不同的應(yīng)用環(huán)境，本文分別選用了RGB顏色空間和HSL顏色空間，結(jié)合不同的顏色向量順序?qū)?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)引入到彩色圖像處理中。在RGB空間，通過分析噪聲污染彩色圖像的特點(diǎn)，將彩色形態(tài)學(xué)基本算子