图像形态学新方法探索：交替顺序滤波与形态谱分析

"形态变换序列与分析.pdf" 本文深入探讨了图像形态学的基本原理和方法，特别是关于图像形态变换和分析。作者黄学明和吴敏金来自华东师范大学教育信息技术系，他们提出了一些新的形态变换技术，如交替顺序滤波（Alternating Sequence Filtering, ASF）和分水岭变换（Watershed Transform）用于图像分割。此外，文章还讨论了形态谱分解与重构以及形态分形等前沿领域。 形态学作为图像分析的一个关键分支，自1964年由G.Matheron和J.Serra创立以来，已经取得了显著的发展，并因其并行性、高效性和易于硬件实现的特性受到广泛关注。本文主要聚焦四个主题：形态滤波、形态分割、形态谱和形态分形，且所有讨论都限定在数字空间内。 基本的形态运算包括膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）、闭运算（Closing）等。这些运算为图像处理提供了基础工具。例如，开运算能去除噪声，但保留图像的细节，而闭运算则有助于填补图像中的小孔或缝隙。 文章介绍了两种有效的形态滤波方法。首先，交替顺序滤波（ASF）通过从小结构元素开始，交替进行闭合和开启操作，随着结构元素逐渐增大，以达到更好的噪声过滤效果。这种方法可以在保留图像细节的同时减少噪声影响。其次，形态重构是一种利用形态运算恢复或改变图像结构的技术，对于图像恢复和增强有着重要作用。 此外，分水岭变换是图像分割的一种方法，它基于地形水系分布的类比，将图像看作地形表面，通过“水位”上升形成“流域”，从而划分出图像的不同区域。这种方法对于处理复杂边界和多连接结构的图像特别有效。 形态谱分析则涉及到将形态运算应用于图像频谱，这可以揭示图像的形状特性，有助于特征提取和分类。而形态分形则是将形态学原理与分形理论相结合，用于分析图像的复杂性和自相似性，对于理解和描述自然图像的结构有重要意义。 这些形态变换序列在图像分析、识别和处理中具有广泛的应用前景，尤其在医学成像、遥感图像分析、模式识别等领域。浙江大学CAD&CG国家重点实验室资助了这项研究，文章于1993年11月6日完成。通过深入理解这些概念和技术，可以进一步提升图像处理的效率和准确性。