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1、第18卷第5期计算机技术与发展Vol.18No.52008年5月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTMay2008数学形态学的纹理图像分割方法111,21赵福君,李景文,陈大克,刘卉卉(1.桂林工学院,广西桂林541004;2.广西省科技厅,广西南宁530003)摘要:一幅图像往往包含许多区域,但在对图像的理解和分析时,往往只需要其中的某个部分。因此,为方便使用常需要对目标区域进行提取。从目标区域的整体纹理特征出发,根据纹理特征的不同多次使用数学形态学的基本运算,从而达到图像区域分割的方法。该方法通过一幅具有多种
2、纹理图案的图像为例验证了方法的可行性和有效性。运用canny算子对该图像进行边缘检测,从检测的结果可看出,该方法优于基于边缘检测的图像分割方法。关键词:数学形态学;纹理特征;区域提取中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1673-629X(2008)05-0112-03ImageSegmentationMethodaboutMathematicalMorphologyBasedonTexturalFeatures111,21ZHAOFujun,LIJingwen,CHENDake,LIUHuihui(1.GuilinUniversity
3、ofTechnology,Guilin541004,China;2.ScienceandTechnologyDepartmentofGuangxiProvince,Nanning530003,China)Abstract:Inordertofacilitatetounderstandandanalysethepicture,oftenneedstoextractthetargetsector,sothatthishasbecomeoneofthemostimportantanddifficultinpictureprocessingandrecognition.Basedonthe
4、se,amethodhasbeenproposedinarticle,itisbasedonthedifferentregionswhichhavethedifferenttexture,andsyntheticallyusedthemethodofthemathematicsmorphology,likeimopen,imclose,fusionandsoon.Givenarepresentationalexampleinarticle,thepicturehasthesimilitudebutdifferencetextures,sothatthefeasibilityand
5、thevalidityofthismethodcanbeshownclearly.Keywords:mathematicalmorphology;texturalfeature;regionextraction0引言究工作,但至今尚无通用的分割理论。在对图像的研究和应用中,为了辨识和分析目标,传统目标特征的提取通常是通过检测目标边缘像[2]人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣,需要将素特性的不连续实现的,因此当区域不同而边界不这些有关区域分别提取出来即实现图像的分割,在此明显的边缘,就显得无能为力了。然而,在图像的若干基础上才有可能对目标进一步利用,如进行特征提取特征中,纹理
6、特征常常被作为目标最重要的特征之一,和测量等。此外更为重要的是一幅图像中不同的目标纹理的差异目前对于灰度图像的图像分割算法一般可以分成往往非常明显。基于这些特性,笔者提出了一种基于[1]4类:PB:并行边界类;SB:串行边界类;!PR:纹理特征的数学形态学图像分割的方法。该方法主要并行区域类;∀SR:串行区域类。此外,近年来还提出是把目标区域作为整体处理,从而可以忽略区域内部了一些综合利用前4类方法基本思想的混合算法,但的噪声或其他影响因素的影响。其处理过程可简述为一般只是将分属4类的算法用不同的形式组合起来的首先分析图像中各区域的纹理情况,找出目标区域的方法。尽管专家和学者们在
7、图像分割方面做了许多研纹理与其余区域的最大不同之处,选用合适的形态学算法对该部分进行平滑处理,而对其余区域无太大影收稿日期:2007-08-27响;提取并增强该目标区域;二值化;最后把二值化图基金项目:国家自然科学基金资助项目(40574002);广西自然科学像与原始图像融合,就可以达到目标区域的提取。为基金资助项目(0448076)作者简介:赵福君(1981-),男,辽宁抚顺人,硕士研究生,主要从事清晰地说明该方法,文中以一幅具有多种纹理图案的遥感图像处理及GIS应
