基于改進遺傳算法應用于圖像邊緣選取
圖像邊緣提取是圖像處理及計算機視覺中的最基本問題,邊緣檢測的結果直接影響后續(xù)處理的精度與結果,其關鍵是在去除圖像噪聲和銳化圖像邊緣的同時,保持并增強圖像的重要特征。傳統(tǒng)圖像邊緣檢測方法如微分算子法、拉普拉斯高斯算子法、Canny 算子、擬合法,雖然具有計算簡單、速度較快的優(yōu)點,但對噪聲干擾都比較敏感,檢測邊緣的同時加強噪聲,并且檢測的邊緣容易產生斷裂。如何提取到圖像中真正的邊緣,一直都是圖像處理領域的研究熱點。
數(shù)學形態(tài)學是一門建立在集論基礎上的非線性圖像處理理論,有著嚴格的數(shù)學理論基礎和幾何學基礎,著重研究圖像的幾何結構及相互關系,廣泛應用于形狀識別、邊緣檢測、紋理分析、圖像增強與恢復等領域。它基本思想是使用具有一定形態(tài)的結構元素度量并提取圖像中的對應形狀,進而實現(xiàn)圖像分析和圖像識別等應用,其對噪聲具有魯棒性,提取的邊緣也比較平滑,在應用中具有明顯的優(yōu)勢。但數(shù)學形態(tài)學方法中對圖像的處理與結構元素的選擇密切相關,不同的結構元素可以處理不同的圖像分析,得到不同的結果。如果結構元素選取不合適,檢測效果會很差。給出一種遺傳算法優(yōu)化的形態(tài)學邊緣檢測算子,提出一種遺傳算法優(yōu)化的形態(tài)學TOP-Hat 算子。文中提出一種改進的遺傳算法,并將其應用于結構元素的優(yōu)化選擇進行邊緣檢測,得到了較為滿意的邊緣結果,并具有良好的抗噪性
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