湖海污染区域目标提取：形态学与分形理论结合的方法

"结合形态学与分形理论的湖海受污域目标提取 (2012年) - 丁潇 - 武夷学院数学与计算机系" 本文是丁潇发表在2012年《重庆理工大学学报(自然科学)》第26卷第6期上的一篇自然科学论文，主要探讨了如何有效地提取湖海受污染区域的目标信息，以支持水污染防治工作。论文的核心在于将形态学和分形理论相结合，开发了一种新颖的图像处理方法。 在湖海污染监测中，目标提取是一项关键任务，它能够帮助识别出受污染的区域，从而为环境监测和治理提供准确的数据。论文首先介绍了一种自适应复合形态滤波器，该滤波器用于去除图像中的噪声，提升图像质量，使后续的分析更为准确。形态学滤波器通常基于形状的操作，如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，通过这些操作可以消除图像中的干扰细节，突出目标特征。 接下来，论文提出了利用特征分形维数来匹配受污染区域的纹理特征。分形理论是研究复杂几何形状和结构的一种数学工具，其在自然界的许多现象中都能找到应用，包括地表纹理。特征分形维数可以定量描述纹理的复杂度和不规则性，对于区分不同类型的污染区域非常有用。通过计算图像中各区域的分形维数，可以识别出与受污染特征相匹配的区域。 最后，作者提出了一种改进的方向顶点链码算法，用于构建目标区域的边界信息向量序列集合。顶点链码是一种描述图像边界的方法，它可以表示边界点的位置和方向，从而方便地描述和追踪目标区域的轮廓。方向顶点链码算法的改进使得在保持边界信息的同时，能更快地处理大量数据，提高了算法的实时性。 实验结果表明，结合形态学滤波、特征分形维数计算和改进的顶点链码算法，提出的这种方法在抗噪性和实时性方面表现出色，能够有效地从图像中提取出湖海受污染区域，为水污染的监测和控制提供了有力的技术支持。这一方法的创新性在于整合了不同的理论和技术，实现了更精确和高效的图像处理，对于环境科学领域的研究具有重要意义。