基于数学形态学的图像分割算法研究

基于数学形态学的图像处理算法作者：罗秋棠来源：《电子技术与软件工程》2016年第06期摘要进入21世纪以来，计算机技术尤其是数字图像技术的不断进步发展，图像的重要性逐渐凸显。

图像处理领域中形态学应用范围较广，它非常重视图像的构成特征，较之类似方法形态学技术的结构特征优势明显。

本文介绍了一种基于数学形态学的图像处理算法，即分水岭算法。

【关键词】图像分割图像处理数学形态学分水岭1 图像分割的概述和定义图像分割是指用区域对图像所进行的分割。

这些区域的总和应覆盖整个图象，而彼此互不重叠，分割后的图像应具有相同的特性，这些特性可以是形状、颜色、纹理、灰度等任何一个。

在图像处理中，图像分割时一个关键的步骤。

因为在图像的研究过程中，大家一般只对某些其中的部分感兴趣。

为了更好的识别与分析目标，往往要把这部分区域分割出来，再对分割出来的目标作深层次的分析，对目标进行特征的提取、参数识别和测量，能更好的促进下一层级的图像理解和分析。

成像技术可以用来泛指所有与图像相关技术，这些技术数量巨大，我们可以把它们放到图像工程范畴里。

图像工程分为理解、分析、处理三个层级，且会研究所有涉及到图像的领域。

图像处理是为了优化视觉效果，分析是为了检测图像里我们所需要的信息。

图像分割是一种重要的图像处理技术，在实际的应用和理论研究中已经受到了人们的广泛重视，在不同的研究领域图像分割有不同的名称，如目标检测技术，阈值化技术，图像区分或求差技术，目标识别技术，目标轮廓技术，目标跟踪技术等。

2 分水岭图像分割过程我们将图像分割的过程描述如下：首先，设想存在一个二维图像，并认为它是一个三维地形表面，且有一系列的低谷存在于该三维地形表面，二维图像的表面像素点或最小值对应地形表面连接区的底部。

假设我们将这些极小值刺穿，将该三维地形表面逐渐浸至湖水中，在上述过程中，由于在湖内存在水压，将会有水从被刺穿的洞中涌出，这个涌出过程直至涌出的水与湖水高度相同才停止，停止时水面已经完全将该三维地形表面浸没。

基于形态学的图像分割方法及其应用研究图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它可以将一副图像分成若干个区域，这些区域之间具有明显的边界。

图像分割的应用十分广泛，例如医学图像分割、工业质检、智能交通等领域。

而基于形态学的图像分割方法就是其中的一种，本文将详细阐述其原理和应用。

一、研究背景在图像分割领域，基于形态学的方法是相对较新的研究方向。

传统的基于阈值的图像分割方法常常需要人为的选择阈值，这样就会对分割结果产生严重的影响。

而基于形态学的方法则依赖于图像的形态结构，因此对图像中的噪声和细节具有更好的稳健性和抗干扰性。

在一些需要高精度和高可靠性的应用中，基于形态学的方法具有非常重要的地位。

二、形态学概述形态学是数学分析中的一种方法，它研究的是不同形状和大小的对象之间的关系。

在图像处理中，形态学可以通过对图像进行腐蚀、膨胀、开操作等处理，来改变图像的形态结构，从而达到分割图像的目的。

下面简单介绍一下形态学的基本操作：1. 腐蚀操作：将图像中所有像素点都向内部腐蚀，使得物体缩小并消失。

2. 膨胀操作：将图像中所有像素点都向外部膨胀，使得物体膨胀并连接到相邻的物体。

3. 开操作：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，可以去除小轮廓和孤立的点。

4. 闭操作：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，可以填补小孔并连接相邻的区域。

三、基于形态学的图像分割方法1. 基于区域的方法基于区域的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将图像中的物体区域进行连接，然后再通过开操作将物体区域和背景区域进行分割，最后可以通过后处理操作来精细调整分割结果。

这种方法通常适用于目标区域的形状较规则和体积较大的情况。

2. 基于边缘的方法基于边缘的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将目标区域边缘进行扩张，然后通过腐蚀操作将边缘缩小并分割出目标区域。

这种方法通常适用于目标区域的形状较不规则和体积较小的情况，例如裂纹和斑点等缺陷。

四、应用案例1. 医学图像分割医学图像通常包含复杂的解剖结构和病理变化，例如肿瘤、动脉瘤和血管等。

基于形态学的数字图像分割算法研究随着数字图像处理技术的快速发展，数字图像分割作为其中的一项基础技术，也得到了越来越广泛的应用。

数字图像分割是指将数字图像划分成若干个相互独立且相似的区域的过程，也可理解为把一张图像分成若干个部分或区域，每一个部分或区域都有其明确的内容和含义。

基于形态学的数字图像分割算法，是近年来备受研究的一种方法。

这种算法以形态学原理为基础，利用形态学运算对图像进行处理，从而实现图像的分割和识别。

在实际应用中，该算法具有分割效果好、计算速度快等优点，并且可以适用于各种类型的图像。

形态学原理是基于拓扑学和代数学理论的一种数学处理方法。

它主要研究图像中的形态特征，如几何形状、大小、方向、拓扑结构等，以及不同形态之间的关系。

在数字图像处理中，形态学运算是指对图像进行基于形态学概念的运算，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

这些运算能够改变图像的形态特征，进而实现数字图像分割的目的。

在基于形态学的数字图像分割算法中，常用的操作有区域生长、阈值分割、边缘检测等。

其中，区域生长算法是一种基于相似性的分割方法，其基本思想是将像素根据它们之间的灰度相似性分成若干个连通区域，这些连通区域可以由种子点开始生长，并通过相似性准则与其邻域像素合并。

阈值分割算法是基于像素的判定方式，将图像的像素按照灰度阈值分成两个集合，分别为前景和背景，最终得到分割结果。

边缘检测算法则是通过检测图像中像素的梯度信息，找出所有的边缘部分，从而实现数字图像的分割。

另外，多种形态学操作组合使用的方法也具有很好的分割效果。

比如，膨胀运算可以扩大物体，而腐蚀运算则可以缩小物体。

通过将这两种操作结合使用，可以得到物体的边界信息。

同样，开运算可以去除小型物体，而闭运算则可以填补物体内部的空洞。

多种形态学操作的相互作用，可以通过反复迭代进行，得到更好的分割效果。

基于形态学的数字图像分割算法在医学图像处理、机器视觉、军事目标识别等方面都得到了广泛应用。

基于数学形态学的图像分割技术研究图像分割是一种重要的图像处理技术，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题，同时它又是一个经典难题。

图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤并且在图像工程中占据重要的位置。

一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。

因此，众多学者一直致力于图像分割方法的研究，并提出了许多行之有效的分割方法。

本论文的主要目的是使用数学形态学的思想进行图像分割。

故首先在文章中我们详细的介绍了数学形态学的起源、发展，并从二值形态学出发到灰度形态学着重研究了数学形态学的膨胀、腐蚀、开、闭等各种运算和性质。

然后，我们分别对基于形态学的边缘检测和基于形态学的区域分割(即分水岭分割)进行了讨论。

在基于形态学的边缘检测方面，基于传统的形态学边缘检测算子，结合多尺度的概念，我们提出了一种新的多尺度形态学边缘检测算法。

实验的结果表明，本文提出的形态学边缘检测算法，与传统的边缘检测算子相比，具有较好的抗噪性，并且检测出的边缘平滑性好，特征清晰。

在基于形态学的区域分割方面，我们提出了一种基于传统标记提取的多级标记提取分水岭分割算法，与传统分水岭算法相比较，多级标记提取分水岭分割算法使标记提取更具针对性，在保持物体轮廓的同时，能有效抑制过度分割现象。

同时我们还提出了结合多级标记提取分水岭分割与图像分形维数的一种改进算法用于对自然背景下人造目标的提取。

实验结果证明，该方法能有效抑制自然背景，并提取出人造目标。

基于形态学的图像分割算法研究【摘要】本设计论述了基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究。

利用形态学算法，对图像进行分割，以此提高算法的运行效率。

【关键词】形态学图像分割1 前言1.1 图像分割技术概论图像分割是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到进一步图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。

只有在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有重要的意义。

1.1.1图像分割分类及优缺点人们常根据不同的应用场合、不同的目的而提出了一些分割方法。

主要包括直方图阈值法、边缘检测法、基于区域的方法、聚类方法等。

（1）直方图阈值分割方法优点是算法比较简单、分割速度快，不需要关于图像的先验信息，常常应用于粗糙的图像分割中。

缺点是分割效果与阈值的选取有很大关系，所以当前的研究主要集中在阈值的确定上。

（2）基于边缘检测的分割方法优点是边缘定位准确，运算速度快。

但缺点是对噪声敏感；难以保证分割区域内部的颜色一致，且不能产生连续的闭区域轮廓；另外当边界定义不良时，难以形成一个大区域。

（3）基于区域的分割方法将像素归类为一致区域。

当区域一致准则比较容易定义的时候，这种方法能取得较好的效果，并且比基于边缘的方法更能抗干扰。

但是，基于区域的方法在时间和空间上代价都比较大；区域生长本质依赖于种子像素的选取以及像素和区域检测的顺序；而且区域分裂由于分裂算法的原因，其产生的分割结果太趋于正方形。

（4）聚类方法本质上是递归或迭代的，大多可以产生较光滑的区域边界，而且不易受到噪声和局部边界变化的影响。

但是，聚类法也带来一些问题，如相邻簇常常重叠，引起像素分类错误；簇的总量确定较困难。

1.2 图像分割中形态学的优势数学形态学的方法应用于图像边缘检测的基本思想是运用一定的结构元素对图像作形态运算后和原图像相减。

基于数学形态学图像分割算法的研究
图像分割在计算机视觉领域中得到越来越多的重视,图像分割是衔接图像处理与图像分析的关键步骤,因为图像分割及其基于分割的特征提取和参数测量,目标表达等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和图像理解成为可能。

数学形态学的基本描述语言是基于集合论的思想,将数学形态学方法与图像分割紧密的联系起来是近年来图像处理中的研究热点之一,因而倍受人们关注。

本文阐述基于数学形态学分水岭算法基本原理并分析算法中存在的问题,提出一种改进的分水岭算法,对基于边缘检测图像分割技术与基于区域分割技术进行了分析,结合数学形态学一些基本概念与基本理论,重点研究数学形态学的膨胀与腐蚀运算,开与闭运算,文中以二值形态学为出发点一直延伸到灰度图像当中。

分水岭是最近几年运用数学形态学思想的一种实用性非常广泛的图像分割工具,在围绕分水岭变换方面,详细分析分水岭变换的优缺点,针对传统的分水岭方法存在着严重的过分割现象,分析“过分割”所产生的原因。

针对传统分水岭方法“过分割”,本文利用形态学结构元素,设计多形状多尺度的结构元复合滤波器,过滤图像中的噪声,保留完整的图像细节信息,再对梯度图像进行传统的分水岭变换,相当于在进行分水岭变换之前进行预处理工作。

经过实验验证表明,改进的分水岭算法能够有效地解决“过分割”现象,与传统的分水岭算法相比在分割的时间、轮廓提取、噪声干扰能力上都有明显的改进。