基于数学形态学的图像边缘检测改进研究

收稿日期：2016-01-21

基金项目：西安市科技计划创新基金项目（CXY1531WL22，CXY1443WL20）

作者简介：冯永亮（1979-），男，讲师，工程师，硕士，主要研究方向为计算机视觉与图像处理、软件开发、计算机网络.基于数学形态学的图像边缘检测改进研究

冯永亮

（西安文理学院信息工程学院，西安

710065）摘要：在对传统的图像边缘检测算法，尤其是基于数学形态学的边缘检测算法分析的基础上，根据其存在的缺陷，提出了改进方法.改进方法包括使用改进的全方位形态滤波器进行滤波，使用改进的形态学边缘检测算子，使用改进的阈值进行二值化处理等.仿真实验结果表明，改进的算法更加有效地去除了图像噪声，提取的图像边缘更加准确，检测精度更高，轮廓更加清晰，连续性更好.

关键词：图像；数学形态学；边缘检测；结构元素；抗噪性能

中图分类号：TN 247；TP 391文献标识码：A

Improvement of Image Edge Detection Method Based on

Mathematical Morphology

Feng Yongliang

（School of Information Engeering ，Xi ’an University ，Xi ’an 710065，China ）Abstract ：On the analysis of the traditional image edge detection algorithms ，especially the edge detection algorithm based on mathematical morphology ，this paper puts forward the improved method.Improvement methods include the uses of the improved comprehensive morphological filter to filter ，and the improved morphological edge detection operator ，and the improved threshold binarization processing ，etc.The simulation experimental results show that the improved algorithm is more effective to delete the image noise ，extracted image edge is more accurate ，the detection accuracy is higher ，the image is more clear and continuous.Key words ：image ；mathematical morphology ；edge detection ；structural element ；denoising performance

作为图像的基本特征之一，图像边缘是图像分割、图像压缩、图像识别等重要依据.由于边缘和噪声均是高频信息，如何有效处理噪声、提取边缘一直是图像处理领域的研究热点和难点.本文在分析传统边缘检测算法的基础上，充分考虑小波变换和数学形态学在图像边缘检测方面的优势，提出了一种改进的方案，即使用改进的全方位形态滤波器进行滤波，使用改进的形态学边缘检测算子，使用改进的阈值进行二值化处理等.仿真实验结果表明，改进的算法更加有效地去除了图像噪声，较好地保留了图像细节，改善了检测效果.1

传统边缘检测方法分析及比较1.1经典的图像边缘检测算法流程

一般情况下，图像边缘是图像灰度变化较为明显且剧烈的地方，两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在着边缘，也是灰度值不连续的结果.这种不连续性可以用一阶或二阶导数法检测到.经典的边缘检测方法正是利用这一特性，对原始图像中像素的某个小邻域构造边缘检测算子，其边缘检测的流程如图1所示，第一步，将原图转变为灰度图；第二步对图像进行平滑滤波处理，去除掉图像噪声；第三步，利用一阶微分或二