多结构元多路加权形态边缘检测算法研究

2011-09-06徐美芳

山西电子技术 2011年4期

徐美芳

（中北大学信息与通信工程学院，山西太原 030051）

0 引言

边缘检测是图像特征提取与分析理解的基础，其检测质量直接决定后期理解的效果。经典的边缘检测算法大都使用的是局部微分算子如 Sobel、Prewitt、Canny、Laplacian 和Marr-Hildreth等，这些算法简单、易实现且检测速度快，但定位精度差，容易受噪声干扰。利用Canny算子改进的（多结构元）抗噪型数学形态学边缘检测算法对气瓶阀型式试验气密性进行了测试，一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾［1］。随着数学形态学、小波变换、神经网络、模糊理论和遗传算法［2-4］等新理论在边缘检测中的应用，新方法不断涌现。但在实际应用中，针对不同的图像仍存在不少缺陷，需要进一步完善。文献［5］在Pal和King算法的基础上，提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。该算法克服了Pal和King算法丢失图像灰度信息的缺陷，显著提高了边缘检测的质量。文献［6］将形态学多结构元与图像边缘进行匹配，提出了3种广义顺序形态边缘检测算子，该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面。以上算法一定程度地抑制噪声和保持边缘细节，但因结构元素的单一在检测各种几何形状的边缘上也存在欠缺。本文参考形态滤波的思想，分多路对图像进行交替形态开、闭操作，并在每一路中采用不同的结构元素，运用改进加权融合算法提取出较理想的边缘图像。