基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測(cè)及其在虹膜定位中的應(yīng)用研究.pdf

1、邊緣檢測(cè)是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)也是最重要的內(nèi)容之一，一直是圖像處理領(lǐng)域里的研究熱點(diǎn)，也是至今仍沒(méi)有得到圓滿(mǎn)解決的一類(lèi)問(wèn)題。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種用于圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的新方法，具有抗噪性好、運(yùn)算簡(jiǎn)單、可并行計(jì)算和易于硬件實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。因此，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測(cè)是一個(gè)非常值得研究的方向。 介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展和基本理論，對(duì)傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要的闡述，并給出相應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在深入研究近年來(lái)出現(xiàn)的一些形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法基

2、礎(chǔ)上，提出了不同灰度距離定義下的自適應(yīng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)圖像進(jìn)行最優(yōu)閾值分割二值化，然后選擇四個(gè)方向3×3大小的結(jié)構(gòu)元素，通過(guò)定義的灰度距離自適應(yīng)計(jì)算各結(jié)構(gòu)元素所對(duì)應(yīng)的權(quán)值，最后通過(guò)自適應(yīng)多結(jié)構(gòu)元形態(tài)學(xué)抗噪邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣提取。該方法改善了邊緣檢測(cè)中抗噪性與檢測(cè)準(zhǔn)確性的突出矛盾，并且有效地解決了結(jié)構(gòu)元素權(quán)值的實(shí)時(shí)計(jì)算問(wèn)題。將提出的方法進(jìn)一步提升到雙尺度的范疇，得到均值雙尺度和自適應(yīng)雙尺度多結(jié)構(gòu)元形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)兩種改進(jìn)方

3、法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種多結(jié)構(gòu)元方法及兩種雙尺度多結(jié)構(gòu)元方法比傳統(tǒng)方法和一般形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法具有更高的抗噪能力和細(xì)節(jié)保留能力。在VC++6.0環(huán)境下開(kāi)發(fā)了小型的仿真系統(tǒng)，滿(mǎn)足了形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)仿真的要求。 最后，將提出的形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法應(yīng)用于虹膜定位，并進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，提出了在形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)基礎(chǔ)上的小搜索范圍Hough變換定位法和最小方差定位法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種基于形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)的改進(jìn)虹膜定位方法比常用方法計(jì)算速度快，有噪情況下