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一种保形的数学形态学图像细化算法
第26卷 第3期 中国矿业大学学报 . 26 . 3
V o l N o
1997年9月 Jou rn a l o f Ch in a U n iver sity o f M in ing T echno logy Sep. 1997
一种保形的数学形态学图像细化算法
盛业华 郭达志
( 中国矿业大学采矿工程系 徐州 22 1008)
摘要 在分析形态序贯同伦细化算法的基础上, 针对该算法运算结果为畸变骨架的缺点, 提出了
一种能保持图像 目标正确结构形状的加权结构元素形态序贯细化算法, 并以汉字图像为例予以
验证
关键词 数学形态学, 骨架, 图像细化
中图分类号 283. 7
P
第一作者简介 盛业华, 男, 1965年生, 副教授, 工学博士
(
近年来, 基于扫描图像的文字识别、地质构造 若剥落则会导致破坏 目标拓扑性质 如连通性、拓
)
识别、工业零件形状识别、地图数学化技术和图像 扑同伦性等 的内层象素, 最终获得断面为单象素
理解的研究正在广泛而深入地进行. 其中图像上 目 宽且8邻域连通的目标骨架
标的形状分析是其关键技术. 形状分析技术可分成
[ 1 ]
两大类: 基于边界的技术和基于区域的技术 . 前
者的特点是依据图像上 目标边界灰度值来提取 目
标的特征, 如 目标面积统计、矩分析、付立叶分析
等; 后者依赖于 目标的几何形状, 如利用 目标的骨
架进行拓扑分析和分类提取 目标的几何特征. 因
此, 骨架在后一种方法中的作用至关重要. 因而获
得 目标骨架的各种算法, 其处理的效率和效果就成
为重点研究对象.
1 二值图像骨架的定义与骨架化方法
二值连续图象骨架的概念最早 由B lum [2 ] 提
出. 用数学术语来描述, 图像的骨架定义为: 连续影 图1 连续图像的骨架示例
F ig. 1 Exam p le s o f sk e leton s o f con t inuou s im age s
像 2 ( )
X E 二维欧氏空间 的骨架是完全包含在X
数学形态学为图像的细化提供了一条新的途
中的最大圆的圆心集合所谓最大圆是指不可能存
[4 ]
径 形态学变换是基于简单的集合逻辑运算且完
在全部包含在X 中的任何比它大的圆最大圆必
全是一种并行处理, 其计算量小, 易于实现因而形
然至少与X 的边界 X 有2个且仅有2个交点, 见图
态细化比其它细化方法具有明显的优越性
1
本文以一幅汉字二值离散图像为例来讨论形
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