1、本文首先介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)及一些常用的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算子,并給出了這些算子在圖像處理中的實例和示例.作為理論上的完備性,我們給出了數(shù)學(xué)形態(tài)的代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)——完備格理論,并簡單的介紹了完備格及其性質(zhì).作為本論文重點要討論的地方就是從第二審到第四章.在第二章里,我們討論了將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)推廣到完備半格中的一個具體的應(yīng)用,即檢測視頻圖像序列中的快速運動物體.在這個應(yīng)用中,我們考慮了運動估計.我們大家都知道,在攝像的過程中,攝像機的運動是在所難免的

2、,考慮運動估計的預(yù)處理就是為了更好的得到運動的物體,減少計算量.并且在后處理中,考慮到"空洞"的影響,就對"空洞"進行了填充.這就是我們在第一章中提到的快速運動物體檢測的算法.在第二章里,我們討論了改進的水域分割算法.在這一章里,我們首先對水域分割中要用到的參考圖像-形態(tài)梯度圖像進行了濾波處理,用以減少由于圖像的細(xì)小邊緣和圖像的噪聲而產(chǎn)生的對圖像的過度分割.其次我們用圖像的直方圖勢函數(shù)作為圖像分割的標(biāo)記對圖像進行分割.用圖像的直方圖作標(biāo)

3、記是基于在圖像中的物體大都集中在圖像的直方圖中峰的兩側(cè)這個數(shù)字圖像處理的理論.最后為了得到更好的分割圖像,我們又對分割的結(jié)果進行了區(qū)域合并.在第三章里,我們討論了基于多結(jié)構(gòu)元多尺度的形態(tài)邊緣檢測算法.我們知道,在傳統(tǒng)的形態(tài)邊緣檢測的算法中都是基于一個結(jié)構(gòu)元來實現(xiàn)的.考慮到在圖像物體邊緣是多樣的這一事實,我們采用了多結(jié)構(gòu)元對圖像進行邊緣檢測,使得在邊緣圖像中邊緣的類型也是多種的.對于多尺度的考慮是由于我們對圖像邊緣的分辨率的考慮,使得邊緣