基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

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基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

唐永鹤, 卢焕章

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2012 > 37(1): 50-53

唐永鹤, 卢焕章. 基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 50-53.

引用本文:

唐永鹤, 卢焕章. 基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 50-53.

TANG Yonghe, LU Huanzhang. Morphological Edge Detection Algorithm Based on Multi-structure Elements Compound Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 50-53.

Citation:

TANG Yonghe, LU Huanzhang. Morphological Edge Detection Algorithm Based on Multi-structure Elements Compound Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 50-53.

基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

唐永鹤¹,
卢焕章¹

¹国防科学技术大学ATR实验室,长沙市砚瓦池正街47号410073

基金项目: 国家863计划资助项目

作者简介:
唐永鹤，博士生，主要研究方向是图像处理、实时系统与专用集成电路。

中图分类号: P237.3

Morphological Edge Detection Algorithm Based on Multi-structure Elements Compound Filter

TANG Yonghe¹,
LU Huanzhang¹

¹ ATR Laboratory,National University of Defense Technology,47 Yanwachizheng Street,Changsha 410073,China

摘要: 为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。
- 边缘检测 /
- 形态学梯度 /
- 非极大值抑制
Abstract: In order to improve the performance of morphological edge detection algorithm,a compound filter with multi-structure elements was designed.At the same time,a morphological gradient with orientation was defined.On the basis of that,a noise immune morphological edge detection algorithm was presented.Noise suppression and detail preservation capability of morphological transformation mode and structure element were developed sufficiently.Edge was detected with structure elements which possessed direction information,and it was thinned with one pixel width by implementing non-maxima suppression along the orientation of gradient.Simulation results indicate that the proposed algorithm not only performs better in edge detection,noise immunity and processing speed.
- edge detection /
- morphological gradient /
- non-maxima suppression

[1]	李平湘, 邓少平, 张继贤, 杨杰. 利用自适应最优极化对比增强检测SAR影像边缘 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(7): 789-793.
[2]	李晖, 肖鹏峰, 冯学智, 林金堂. 多光谱图像的边缘特征检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 644-648.
[3]	晏实江, 汤国安, 李发源, 董有福. 利用DEM边缘检测进行黄土地貌沟沿线自动提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(3): 363-367.
[4]	赖志坤, 朱欣焰. 基于差异信息理论的彩色图像边缘检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 584-587.
[5]	张浩, 蔡晋辉, 周泽魁. DS证据理论在SAR图像边缘检测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(1): 105-108.
[6]	张静, 王国宏, 林雪原. 一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(10): 864-867.
[7]	刘俊怡, 李德仁, 李微, 梅新. 一种基于均值比率和最佳熵的SAR影像边缘检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 494-497.
[8]	费浦生, 王文波. 基于小波增强的改进多尺度形态梯度边缘检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(2): 120-123.
[9]	胡鹏, 傅仲良, 陈楠. 利用灰色理论进行图像边缘检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(5): 411-414.
[10]	黄桂平. 圆形标志中心子像素定位方法的研究与实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(5): 388-391.
[11]	阎平, 江万寿. 一种基于灰度剖面分析的边缘提取新算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(6): 518-520.
[12]	王植, 贺赛先, 毛庆洲, 仲思东. 数字图像处理技术在钢坯在线检测系统中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(3): 269-273.
[13]	林宗坚, 崔红霞, 孙杰, 刘丽. 数码相机的畸变差检测研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(2): 122-125.
[14]	王晖, 卢健. 基于预测的边缘检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(1): 23-26.
[15]	吴乐茂, 舒宁. Marr方法在多波段遥感影像边缘信息分析中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(1): 34-39.
[16]	张晓东, 李德仁, 蔡东翔, 马洪超. à trous小波分解在边缘检测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(1): 29-33.
[17]	巫兆聪, 方圣辉. 基于分形理论的SAR图像边缘检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(4): 334-337.
[18]	朱长青. 小波分析理论·应用模型与影像分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1998, 23(2): 188-188.
[19]	陶闯, 林宗坚. 一种具有抗弱边缘能力的航空影像房屋自动提取方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(2): 101-107.
[20]	吕言. 序贯一维型边缘检测新算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1988, 13(4): 51-59.

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基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

唐永鹤¹,
卢焕章¹

¹国防科学技术大学ATR实验室,长沙市砚瓦池正街47号410073

基金项目: 国家863计划资助项目

作者简介:
唐永鹤，博士生，主要研究方向是图像处理、实时系统与专用集成电路。

收稿日期: 2011-09-18
刊出日期: 2012-01-05

中图分类号: P237.3

关键词:

形态学梯度 /

非极大值抑制

摘要: 为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。

English Abstract

唐永鹤, 卢焕章. 基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 50-53.

引用本文:

唐永鹤, 卢焕章. 基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 50-53.

TANG Yonghe, LU Huanzhang. Morphological Edge Detection Algorithm Based on Multi-structure Elements Compound Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 50-53.

Citation:

TANG Yonghe, LU Huanzhang. Morphological Edge Detection Algorithm Based on Multi-structure Elements Compound Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(1): 50-53.

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