基于數(shù)學形態(tài)學的圖像邊緣檢測及其在虹膜定位中的應用研究.pdf

1、邊緣檢測是圖像處理與分析中最基礎也是最重要的內(nèi)容之一，一直是圖像處理領域里的研究熱點，也是至今仍沒有得到圓滿解決的一類問題。數(shù)學形態(tài)學是一種用于圖像處理和模式識別領域的新方法，具有抗噪性好、運算簡單、可并行計算和易于硬件實現(xiàn)等優(yōu)點。因此，基于數(shù)學形態(tài)學的圖像邊緣檢測是一個非常值得研究的方向。 介紹了數(shù)學形態(tài)學的發(fā)展和基本理論，對傳統(tǒng)的邊緣檢測方法進行了簡要的闡述，并給出相應實驗結果。在深入研究近年來出現(xiàn)的一些形態(tài)學邊緣檢測方法基

2、礎上，提出了不同灰度距離定義下的自適應形態(tài)學邊緣檢測方法。該方法首先對圖像進行最優(yōu)閾值分割二值化，然后選擇四個方向3×3大小的結構元素，通過定義的灰度距離自適應計算各結構元素所對應的權值，最后通過自適應多結構元形態(tài)學抗噪邊緣檢測算子進行邊緣提取。該方法改善了邊緣檢測中抗噪性與檢測準確性的突出矛盾，并且有效地解決了結構元素權值的實時計算問題。將提出的方法進一步提升到雙尺度的范疇，得到均值雙尺度和自適應雙尺度多結構元形態(tài)學邊緣檢測兩種改進方

3、法。實驗結果表明，兩種多結構元方法及兩種雙尺度多結構元方法比傳統(tǒng)方法和一般形態(tài)學邊緣檢測方法具有更高的抗噪能力和細節(jié)保留能力。在VC++6.0環(huán)境下開發(fā)了小型的仿真系統(tǒng)，滿足了形態(tài)學邊緣檢測仿真的要求。 最后，將提出的形態(tài)學邊緣檢測方法應用于虹膜定位，并進行相應改進，提出了在形態(tài)學邊緣檢測基礎上的小搜索范圍Hough變換定位法和最小方差定位法。實驗結果表明，兩種基于形態(tài)學邊緣檢測的改進虹膜定位方法比常用方法計算速度快，有噪情況下