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形态学高帽变换与低帽变换功能扩展及应用
引用本文:朱士虎.形态学高帽变换与低帽变换功能扩展及应用[J].计算机工程与应用,2011,47(34):190-192.
作者姓名:朱士虎
作者单位:徐州师范大学 物理与电子工程学院,江苏 徐州 221116
基金项目:江苏省高校自然科学研究计划资助(No.08KJB140010); 徐州师范大学自然科学基金(No.09XLA04)
摘    要:数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域。对形态学高帽变换与低帽变换功能进行扩展,提出了假高帽变换的概念和低帽变换的新方法。用形态学滤波对原始图像进行平滑处理,由形态学膨胀运算调整结构元素尺度,依据检测图像边缘熵确定权值进行融合。改进了传统形态学边缘检测算法,改善了亮背景上暗物体的边缘提取,对数字图像进行处理,满足了实际需求。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,且边缘清晰准确,效果优于经典的边缘检测算法。

关 键 词:形态学  边缘检测  功能扩展  信息熵  图像融合  
修稿时间: 

Function extension and application of morphological top-hat transformation and bottom-hat transformation
ZHU Shihu.Function extension and application of morphological top-hat transformation and bottom-hat transformation[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(34):190-192.
Authors:ZHU Shihu
Affiliation:School of Physics & Electronic Engineering,Xuzhou Normal University,Xuzhou,Jiangsu 221116,China
Abstract:Mathematical morphology is widely applied in image processing and pattern recognition.This paper proposes pseudo top-hat transformation and new bottom-hat transformation.The original image is filtered using open-and-close operation.The scale of structure elements can be determined by dilation operation.A new edge image with a better quality fused by their entropy can effectively be extracted using proposed ways.Experimental results indicate that the algorithm can effectively suppress noise and improve dim edge detection;the edges are clear and accurate.So the new edge detection method achieves better image processing effect than classical edge detection methods.
Keywords:morphology  edge detection  function extension  information entropy  image fusion
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