文献类型：期刊文章

作　　者：朱士虎[1]

机构地区：[1]徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：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)

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：34

起止页码：190-192

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TP391.41]