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外文翻译--形态学算法在彩色图象增强方面的实验性研究 中文版.doc

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外文翻译--形态学算法在彩色图象增强方面的实验性研究 中文版.doc

形态学算法在彩色图象增强方面的实验性研究摘要数学形态学在分析单色图形形状信息中的应用使得它在低级和中级的图象处理和计算机视觉应用中的技术达到了一个新的技术水平。在这篇论文中,我们把技术扩展到彩色图形的处理上。我们调查了“彩色形态学“的不同应用方法,提出了对三种不同应用的实验性研究噪声抑制,多尺度平滑和边缘检测。1.介绍数学形态学被用语对二值化图像和灰度图象进行处理和分析1,2,3。对一幅图像的形态学滤波涉及到通过一个结构体元素来变换图像。图像中那些与结构元素在结构和尺寸上相似的的几何特征被保留下来,其他的特征被过滤或被抑制。一些形态学的应用包括噪声抑制,文理分析,边缘检测,轮廓抽取,多尺度平滑和形状尺寸重新分布3,4。用形态学理论对彩色图象进行处理和分析也是合乎逻辑的。许多用于对单色图象处理的形态学技术通过单独的分析不同的颜色通道的方法可以扩展到彩色图象的形态处理上来。重要的问题是这种组合的空间滤波有效吗开发基于光谱的算法似乎更加有效。在过去的十年内,发展了一些针对多谱段图象增强算法。例如,HUNT和KUBLER提出了一种基于KARHUNENLOEVE变换和WIENER恢复技术的多谱段图象的恢复技术5;STRICKLAND,KIM,和MCDONNELL在LUMINANCE和SATURATION组合的基础上提出了一种彩色图象的边缘锐化的方法6。还有ASTOLA,HAAVISTO,和NEUVO通过一种他们称为矢量的中值滤波的方法来对彩色图象进行去噪声处理的方法7。在这篇论文中基于相同的考虑提出了数学形态学在彩色图象中的应用。在简单的回顾有关形态学和色彩空间的理论后,我们讨论一些对彩色图象进行滤波的形态学方法。这些方法主要是噪声抑制,多尺度平滑和边缘检测。2.数学形态学数学形态学是以集合论为基础。对于二值图象的形态学操作称为二值形态学处理。这包含了把图象看作是一个集合,图象中的物体被看作是一个集合X,背景是X的补集,成为CX。图象被另外的一个成为结构元素的集合进行变换。所用结构提的尺寸和大小将决定处理的结果1,2,8。有四个基本的二值形态学的操作膨胀,腐蚀,开运算和闭运算。用表示膨胀,表示腐蚀,表示开运算,表示闭运算。四种基本的运算定义如下}{XKZKXZ,1}{XKZKXZ,2KKXKX,3KKXKX,4其中X是图象集合,K是结构体

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