２００７年３月
Ｍａｒ．２００７ 桂林师范高等专科学校学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｕｉｌｉｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ 第２１卷第１期（总第６９期）
Ｖｏ１．２１ Ｎｏ．１（Ｓｕｍ Ｎｏ．６９）
基于数学形态学的小波变换图像去噪方法研究
杨小平
（桂林工学院电子与计算机系，广西桂林５４１００４）
［摘要］数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛，提出基于数学形态学的小波自适应 算法进行图像去噪处理，通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理，而且能很好地 保留原图像的细节特征，避免了常规算法的缺点，效果良好。 ［关键词］ 图像去噪；数学形态学；小波变换 ［中图分类号］ＤＴＰ３９１［文献标识码］Ａ［文章编号］１００１—７０７０（２００７）０１－－０１３５－－０４
０ 引言
随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字
图像处理技术在图像识别、图像检索以及工农业生产
等各个领域得到了日益广泛的应用。数字图像处理，
就是指用数字计算机及其他有关的数字技术，对图像 施加某种运算和处理，从而达到某种预期的目的。图
像去噪作为数字图像处理的一个重要研究方面，怎样 在消除噪声污染，同时又不至于使图像变得模糊轮廓
不清晰的问题，一直是许多学者研究的重点内容［１］。
数学形态学和小波变换在数字图像处理中的应用越
来越广泛，但大都是单独使用某个方法来处理图像，
本文把数学形态学和小波变换相结合，应用于图像去
噪，相比传统方法，效果良好。
１数学形态学 ］
数学形态学（Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）诞生于
１９６４年，由当时法国巴黎矿业学院的马瑟荣（Ｇ．
Ｍａｔｈｅｒｏｎ）和赛拉（Ｊ．Ｓｅｒｒａ）两人共同奠定了其理论基 础。数学形态学是一门建立在格论和拓扑学基础之上的
图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。
数学形态学以图像的形态特征为研究对象，描述
图像的基本特征和基本结构，也就是描述图像中元素
基于数学形态学的熔池图像处理
广东工业大学机电工程学院(广州市510006)刘明涛高向东陈建辉谢子方
摘要建立了用于气体保护钨极电弧焊(GTAW)的CCD视觉传感系统。在一定的工艺条件下,通过视觉传感
器采集较为清晰的焊接熔池图像。选择包括熔池的区域为处理区域,对该区域进行中值滤波,用数学形态学中的高-低帽变换增强熔池图像的对比度。然后对图像进行二值化处理,用基本数学形态学的腐蚀、膨胀、开启、闭合对图
像进行处理,用边缘检测算子提取熔池边缘并细化,获得了比较好的效果。
关键词:数学形态学熔池图像高-低帽变换边缘检测
中图分类号:TG409
收稿日期:2008-01-12基金项目:国家自然科学基金(60375012);广东省自然科学基金(6021444,07001764);广东省科技计划项目(2007B010400069)。0前言
焊接作为材料连接的一种重要手段,在现代工业
已经得到了广泛的应用。到目前为止,还没有其他方
法能够比焊接更广泛地应用于金属连接。随着社会的
发展,焊接自动化和机器人化已成为现代焊接不可逆
转的发展方向,焊接质量控制的研究是焊接过程自动
化的重要组成部分。近年来,随着计算机视觉技术的
发展,利用机器视觉直接观察到焊接熔池,通过图像处
理获得熔池的几何形状信息,然后对焊接质量进行闭
环控制,已经成为一个重要的研究方向[1]。
焊接过程中的熔宽和熔深等信息是影响焊接质量
的重要因素,而熔深又与熔宽、熔池半长等密切相关。
因此,能否获得一个清晰的熔池图像是保证焊接质量
好坏的一个重要环节。
在焊接过程中,由于弧光的强度远大于熔池本身
的强度,熔池的许多信息都被弧光淹没,国内外有许多
学者为了克服这个难题,进行了各种各样的尝试,有的
研究学者采用激光频闪视觉系统,用脉冲激光发射到
熔池及周围金属区域,摄像机通过同步装置来获取在
脉冲激光照射瞬间的熔池图像[2]。脉冲期间,激光强
第２５卷第９期
２００８年９月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖｏ１．２５ Ｎｏ．９
Ｓｅｐ．２００８
基于复合型数学形态学的中医图像边缘处理方法的研究
张昌林 苏小英
（上海中医药大学上海２０１２０３）
摘要 对中医诊断图像进行边缘处理可以提高医学图像的信息利用率。医学图像的边缘处理是进行图像重建和显示的基础， 处理后的图像能使得各种病变组织直观、有效地显示和分析，从而提高中医师诊断的准确性。为此，提出了一种改进的基于复合型
数学形态学的医学图像边缘处理方法，实验证明该方法能有效地进行医学图像的边缘提取。
关键词 数学形态学 医学图像边缘提取
ｏＮ ＭＥＴＨｏＤ ｏＦ ＥＤＧＥ ＰＲｏＣＥＳＳＩＮＧ ＦｏＲ ＴＲＡＤＩＴＩｏＮＡＬ ＣＨＩＮＥＳＥ ＭＥＤＩＣＩＮＥ
ＩＭＡＧＥＳ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＣｏＭＰｏＵＮＤ ＭＡＴＨＥＭＡＴＩＣＡＬ ＭｏＲＰＨＯＬｏＧＹ
Ｚｈａｎｇ Ｃｈａｎｇｌｉｎ Ｓｕ Ｘｉａｏｙｉｎｇ
（Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｉｎｅｓｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｔ ｃａｎ ｒａｉｓｅ ｔｈｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｙ ｐｗｃｅｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆ Ｔ．Ｃ．Ｍ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｉｍａｇｅｓ．Ｅｄｇｅ ｐｒｏ— ｅｅｓｓｉｎｇ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ３ Ｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｐｌａｙ，ｗｉｔｈ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｉｍａｇｅｓ ａｌｌ ｔｈｅ ｌｅｓｉｏｎ ｔｉｓｓｕｅｓ ｃａｎ ｈｅ ｖｉｓｕａｌｌｙ ｄｉｓ—
ｐｌａｙｅｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｌｅａｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍａｄｅ ｂｙ Ｔ．Ｃ．Ｍ ｄｏｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｎｅｗ ｍｅ￣ｏｄ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ
第１９卷增刊 ２００６年８月 中国修船 ＣＨＩＮＡ ＳＨＩＰＲＥＰＡＩＲ Ｖｏ１．１９ Ｓ１ Ａｕｇ．２００６
基于自动阈值与数学形态学的
铁谱磨粒图像分割方法研究
刘明军，陈桂明，牛云波
（第二炮兵工程学院，陕西西安７１００２５）
摘要：文章提出了一种基于数学形态学与自动阈值法相结合的铁谱磨粒图像分割方法。此方
法通过对自动阈值法处理后的铁谱磨粒图像进行形态学运算来获得更好的处理结果。试验结果表
明，自动闲值分割法能有效的提取磨粒图像的特征，之后的形态学运算成功的去除了用自动闲值
法处理的图像中的噪声点，获得了更可靠的图像信息。有助于实现铁谱磨粒的自动识别。
关键词：铁谱技术；数学形态学；图像分割
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ｃ 文章编号：１００１—８３２８（２０ｏ６）Ｓ１—０ｏ３５—０３
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ａｕｔｏ—ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ａｎｄ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ．
Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｔｏ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｂｙ ａｕｔｏ—・ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｂｅｔｔｅｒ ｒｅｓｕｌｔ．
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｈａｖｅ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｔｈａｔ ａｕｔｏ—・ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｗｅａｌ＂ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｉｍａｇｅ ａｎｄ
ｔｈｅ ｌａｔｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｉｓ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｂｙ ａｕｔｏ—ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，
ｗｈｉｃｈ ａｃｈｉｅｖｅｓ ｍｏｒｅ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｈｅｌｐｆｕｌ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ
