形態(tài)學(xué)分析方法及在圖像特征提取中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種在空間域處理和分析圖像的有效手段，由于采用卷積運算作為計算方法，所以具有較低的計算復(fù)雜度。此外，形態(tài)學(xué)算子方便利用硬件實現(xiàn)，因此在實際應(yīng)用中具有快速高效的特點，尤其適合大量圖像數(shù)據(jù)的處理與分析。
　　圖像特征提取是圖像分析中的基本問題之一，是從圖像處理到圖像理解的關(guān)鍵步驟，也為計算機(jī)視覺中圖像配準(zhǔn)和重構(gòu)、圖像分類和目標(biāo)識別及圖像檢索提供了重要依據(jù)。因此，建立具有高精確度的、魯棒性的圖像特征提取方法具有極其重要的理論

2、和實踐意義。
　　本文旨在建立先進(jìn)的形態(tài)學(xué)變換模型，以彌補現(xiàn)有算子的不足，豐富形態(tài)學(xué)的理論體系。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)不同類型圖像（灰度圖像和彩色圖像）的特點，針對不同的特征類型，建立合適的形態(tài)學(xué)分析方法進(jìn)行特征提取實踐以驗證算子的有效性。
　　本文在介紹形態(tài)學(xué)算子模型和圖像特征提取模型基礎(chǔ)理論的基礎(chǔ)上，針對不同的圖像和特征類型，結(jié)合模糊集、張量模型、流形學(xué)習(xí)與軟計算技術(shù)深入研究了多種形態(tài)學(xué)算子模型和特征提取方法，課題從以下幾個方

3、面對形態(tài)學(xué)方法及其在圖像特征提取中的應(yīng)用進(jìn)行了分析：
　　(1)針對灰度形態(tài)學(xué)算子的魯棒性問題，結(jié)合變精度思想和序統(tǒng)計方法，構(gòu)造了基于模糊平移和模糊包含的變精度模糊擊中擊不中變換。該方法引入模糊平移的概念，不僅放松了對形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素灰度的限制，增加了結(jié)構(gòu)元素選擇的魯棒性，同時能夠更好的反映圖像目標(biāo)與給定結(jié)構(gòu)元素的匹配關(guān)系。為解決灰度圖像特征提取的魯棒性問題，通過引入變精度思想，抑制高斯噪聲和圖像模糊性對特征提取的影響，在此基礎(chǔ)上，

4、借助序統(tǒng)計思想構(gòu)造了等級、軟變精度模糊擊中擊不中算子消除圖像中的脈沖噪聲。
　　通過分析灰度圖像的邊緣和角點模型，提出了基于等級變精度模糊擊中擊不中變換的邊緣檢測方法和基于軟變精度模糊擊中擊不中變換的角點檢測方法。利用算法對不同噪聲水平的自然圖像進(jìn)行特征提取實驗，討論了精度系數(shù)、等級參數(shù)、軟參數(shù)等算法參數(shù)的選擇方法，驗證了算子在噪聲環(huán)境下興趣點特征的檢測性能。最后，研究了變精度模糊擊中擊不中變換在灰度圖像目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。分別針對

5、強噪聲人工圖像、雷達(dá)圖像和醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測實驗，并從理論和實踐兩個角度定性分析了算法相比于現(xiàn)有魯棒灰度擊中擊不中變換所具有的優(yōu)勢。
　　(2)針對彩色圖像形態(tài)學(xué)分析問題，本文提出了三種彩色圖像的張量模型。首先結(jié)合HSI彩色空間的物理意義與張量的譜分解，定義了描述彩色信息的張量模型。此外，借助微分幾何理論通過構(gòu)造彩色圖像的紋理映射，建立基于廣義結(jié)構(gòu)張量的紋理表示模型。最后，根據(jù)二階三維張量的特征譜與圖像彩色和紋理信息的對應(yīng)關(guān)系構(gòu)

6、造了彩色圖像的混合張量模型。為了建立彩色圖像的形態(tài)學(xué)算子模型，本文分別構(gòu)造了基于張量譜邊緣序和張量距離測度的偏序關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上，定義了相關(guān)張量形態(tài)學(xué)算子。針對不同模型特點和特征提取需要，提出了基于彩色張量形態(tài)學(xué)梯度的彩色圖像邊緣檢測方法，并對不同張量距離測度的處理性能進(jìn)行了定性分析，同時與基于向量距離的彩色形態(tài)學(xué)進(jìn)行了比較實驗，驗證了彩色張量模型的有效性。針對紋理圖像邊緣檢測問題，建立了基于紋理張量的形態(tài)學(xué)膨脹檢測方法和基于混合張量

7、的形態(tài)學(xué)梯度邊緣檢測算法，通過實驗分析了二者的性能和適用范圍。
　　(3)為解決基于內(nèi)容的彩色圖像分割問題，課題研究了彩色圖像不規(guī)則目標(biāo)的區(qū)域特征提取方法。在粒計算的框架下，采用改進(jìn)的彩色形態(tài)學(xué)跳連通算子將圖像劃分為若干同質(zhì)的不規(guī)則連通區(qū)域，將每個連通區(qū)域作為一個基本粒。在估計基本粒尺度的基礎(chǔ)上，通過形態(tài)學(xué)重構(gòu)算法將所有基本粒映射到同一個歐式空間中。然后，構(gòu)造改進(jìn)的拉普拉斯流形學(xué)習(xí)算法抽取嵌入在高維歐氏空間中低維流形，作為不規(guī)則區(qū)