数学形态学与区域生长结合的图像分割算法

"该文档详细介绍了基于形态学边缘检测的轮廓图像分割算法，结合了数学形态学和区域生长技术，适用于图像分割和目标提取。文章由淡江大学和国立台湾大学的研究人员撰写，并提供了理论背景、算法设计以及C++实现的测试结果。关键词包括数学形态学、细小边缘检测、图像分割、轮廓特征和区域生长。" 基于形态学边缘检测的轮廓图像分割算法是计算机视觉领域中一项重要的技术，主要应用于图像编码、索引和重构。在图像处理中，分割是将图像分成有意义的区域或对象的过程，这对于后续的分析和理解至关重要。然而，图像分割一直是计算机视觉中的挑战性任务，因为它需要在复杂背景下准确识别和分离目标。 本文提出的算法首先采用数学形态学的闭运算对原始图像进行增强，目的是消除噪声并增强图像的边缘。接着，通过形态学膨胀滤波来检测图像的边缘，这种方法对于捕捉细小的边缘特别有效，能处理光照变化和渐变等干扰因素。边缘检测完成后，使用种子生长算法，根据检测到的边缘作为起点，进一步扩展到相邻像素，从而获得更完整的图像边缘。 随后，交叉对比区域生长的结果与先前检测出的边缘，形成最终的图像分割线。区域生长是一种自底向上的分割方法，从一个或多个种子点开始，根据特定的相似性准则将相邻像素加入同一区域，直到达到预设的停止条件。这种结合边缘检测和区域生长的策略，能够在保持图像细节的同时，确保分割的连贯性和准确性。 在理论介绍和算法设计的基础上，作者还使用C++编程实现了该算法，并对多幅图像进行了测试，得到了满意的效果。这表明，提出的算法不仅有坚实的理论基础，而且具有实际应用的可行性。尽管已有许多图像分割算法，但它们往往对环境变化敏感或计算复杂度高。而此算法则通过融合现有技术，提供了一种更为稳健和高效的解决方案。 这项工作对于理解如何利用数学形态学和区域生长技术进行图像分割提供了深入的见解，对计算机视觉、图像处理和多媒体应用等领域具有重要的参考价值。同时，通过C++实现的代码也为研究人员和开发者提供了实际操作的工具，促进了相关领域的技术发展。