第四章 二值图象的形态学处理 4.1 形态滤波器设计 4 1.1 数学形态学滤波特点 由于随机噪声的存在，使观测到的图象变质。因此降低或滤除噪声，使图象变得清晰，增强视觉效果是图象处理的一个重要的任务。消除了噪声的图象其特征是:图象的边缘、细的线条和小的图象细节是清晰的、分明的。同时图象元素间区域中的变化是均匀的、光滑的。为了滤除图象中的噪声，需要建立各种形式的滤波器。线性滤波器对图象的 Fou rier 频谱的各个频段进行滤波和修改。但是由于噪声和图象边缘具有相同的频率分量，因此常常在滤波噪声的同时又模糊了边界。中值滤波器属于非线性滤波器，由于它具有冲激响应为零和边缘保持特性，近年来发展很快。但在多维基元处理中，尽管它具有良好的窄脉冲干扰抑制能力， 但它使附加基元失真和使图象基元结构信息丢失。 在数字图象处理领域中，数学形态学主要用于非线性变换，是研究图象分析和机器视觉问题的有力工具[11]。数学形态学是主要是基于集合理论来研究图象，它提供了非常有效的非线性滤波技术，该技术只取决于基元的局部形状特征。因此，它在诸如形状分析、模式识别、视觉校验、计算机视觉等方面，要比传统的线性滤波更为有效。它可以局部地修改基元的几何特征，并提供有关基元的几何特征信息。根据不同的基元的形态特征，可以采用不同的数学形态学运算对基元进行处理，这些数学形态与运算都被视为数学形态滤波器。数学形态滤波器在数字图象处理中早己得到广泛的应用，这种非线性的滤波器可以有效地消除噪声而保留原基元的一些必要形状特征。 4. 1 .2 数学形态学滤波器设计原理 在前两章中，我们对形态滤波器设计的基本原理己经进行了详尽地阐述。数学形态学的运算以腐蚀和膨胀这两种基本运算为基础，引出了其它七种常用的数学形态学运算:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中击不中、细化和粗化，它们是全部形态学的基础。形态滤波器是由以集合论为基础的开、闭运算组成，它们具有不模糊图象边界的特性[13]。采用形态算子对基元和图象进行处理便构成了数学形杰学滤波器。数学形态学滤波器在图象处理和分析中有着广泛的应用，一般说来，开运算用来消除散点、“毛刺”和小桥，即对图象进行平滑，闭运算则填平小洞或将两个邻近的区域连接起来。同时，形态学又十分强调图象的几何结构和几何特征，所以形态滤波器在图象滤波、分析处理和压缩编码等领域展示了美好的应用前景。由于形态学的开和闭运算具有消除图象噪声...
