摘要
通过形态重构开闭算子构造了一个多尺度的目标提取和分割算法。首先用结构元素nB对影像分别作基于重构的Top-Hat和Bottom-Hat变换,得到所有不能放入nB的亮和暗的目标;然后再用结构元素(n-1)B对影像作开运算,消除所有不能放入该结构元素的目标。那么结果影像中就只剩下能同时放入nB和(n-1)B的目标。对不同尺度的结果影像进行处理,就可以得到不同尺度下的目标分割结果。重构是一个连通区域算子,连通区域是运算的基本单位,所以不会改变影像中边缘的位置,同时不会有新的边缘和虚假的极值出现。
A method of multi-scale object extraction and segmentation based on morphological opening and closing by reconstruction is proposed. Top-Hat and Bottom-Hat transformation based on reconstruction with SE （structure element） nB are applied to image to get all ob- jects which can not put into SE nB. Then objects smaller than （n-1）B are removed by opening reconstruction. So the remain objects can only hold SEs smaller than （n-1）B but not nB in the result image. Segmentation of various scale result images can get different scale object＇s counters. Reconstruction is an operator based on connected region which can exactly preserve the boundaries and edges of image and do not create spurious extrema.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1158-1161,共4页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家973计划资助项目(2006CB701300)
国家创新研究群体科学基金资助项目(40721001)
国家自然科学专项基金资助项目(40523005)
上海市重点学科开放研究基金资助项目(T0102)
2006/2007年度中爱科技合作研究资助项目
国家自然科学基金资助项目(40601055)
关键词
形态学
重构
多尺度
目标提取
morphology
reconstruction
multi-scale
object extraction
