基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法.PDF

第4O卷 第 6A期 计 算 机 科 学 Vo1．40No．6A 2013年 6月 Computer Science June2013 基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法 张博闻 田小林 孙延奎 (澳门科技大学 澳门999078) (清华大学 北京 100084) 摘 要 提出了一种基于形态学的0nT图像的边缘检测方法，即对原始图像预处理，增加图像的对比度和边缘特性， 使用形态学腐蚀和膨胀两个基本算子进行，选取了合适的结构元素，最后采用canny算法提取边缘。实验结果表明， 经过改进的数学形态学方法处理的图像边缘特性的提取效果显著增强，且效率高、处理速度快。与经典的边缘检测算 予和传统形态学边缘检测算法相比，该算法优势更加明显，边缘提取质量显著提高，且速度有显著提升。 关键词 数学形态学，多结构元素，边缘提取 中图法分类号 TP391 文献标识码 A BasedOiltheImprovedMathematicalMorphologyOCTIma geQuickEdgeDetectionAlgorithm ZHANGBo-wen TIANXiao-linl SUN Yan-kui。 (MacauUniversityofSdeneeandTechnology，Macau999078，China) (TsinghuaUniversity，Beijing100084，China)。 Abstract A new edgedetectionalgorithm basedonimprovedmathematicsmorphologicmethodisproposed．Byusinge— rosionanddilationbasicoperators，thestructureelementssuitableofrtheimageedgedetectionarechosen，thenuse Cannyedgedetectorto extraction edge．Themiprovedmathematicsmorphologicmethodishelpfultorevealdistinct characteristicsforsomeedgefeatures，efficientlywithhighspeedprocessing．Comparedwiththeclassica1edgedetection operatorsandtraditionalma thematicsmotphologyedgedetectionalgorithm，theimprovedalgorithm ismoreadvantage， thequalityandspeedofthepictureedgeextractionsignificantlyimproved． Keywords M athematicsmorphologicmethod ，Multiplestructuringelements，Edgeextraction 形态学图像处理的基本思想是利用一个称为结构元素的 运算、布尔模型及纹理分析器的原型等。对于形态学边缘提 “探针”去探测 目标图像，数学形态学的基本运算包括腐蚀、膨 取的优化方法主要是用多个不同尺度的结构元素进行多次形 胀 、开运算和闭运算[1]。数学形态学对图像的处理是基于填 态学腐蚀、膨胀计算[4]。 放结构元素的概念、结构元素的选择和图像的某种信息的密 图像数学形态学中腐蚀具有缩小图像 目标的作用，通过 切关系，构造不同的结构元素可完成不同的图像分析，并得到 适当地选取结构元素可以将两个或多个比较接近不易分辨的 不同的结果_4]。对于形态学边缘提取的优化方法主要是用多 图像 目标依灰度收缩，使 目标分离以便于