基于HSI空间彩色图像多结构元形态边缘检测的研究.pdfVIP

基于HSI空间彩色图像多结构元形态边缘检测研究+ 范立南1 韩晓微1’2 徐心和2 1沈阳大学信息工程学院，沈阳110044 2东北大学信息科学与工程学院，沈阳110004 摘要本文构建了一类在HSI颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像 边缘检测新方法，多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。所定义 的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测的影响，本算法在噪声抑制方面显示了优艮的性 能，能满足不同应用的需要。 关键词彩色图像HSl空间数学形态学多结构元边缘检测 1 引 言 随着彩色图像应用越来越广泛，彩色图像的处理受到越来越多的关注，彩色图像与灰度图像相比能 够提供更多的信息。有研究表明…，彩色图像中约有90％的边缘与灰度图像中的相同，也就是说，有10 多种彩色边缘检测的方案，然而许多彩色边缘检测方案都是灰度图像边缘检测方案的直接扩展，难以收 到很好的彩色图像边缘提取效果。目前，彩色边缘检测算法主要在RGB颜色空间中实现，这些算法是 将灰度边缘检测算法分别应用于R、G、B颜色分量，再通过某种方法将所得结果结合起来，如Sobel 感知，人们难以将某一RGB值与一确定的颜色直观地对应起来”j。而由色调H、饱和度s和亮度I三个 颜色分量组成的颜色模型(HSI)对颜色的描述更符合人对颜色的视觉理解，亮度和色度的分离也更有利于 3个边缘组合平均形成颜色边缘，但该算法对噪声敏感，抗噪性能差。本文建立了HSI颜色空间彩色形 态学边缘检测梯度理论，并基于该理论实现彩色图像边缘检测。 2 HSI颜色空间形态变换 以往的形态处理研究，主要局限于二值形态学和灰度形态学【”，用于彩色图像处理的研究还不是很 多，没有得到足够的重视。虽然人们已提出了某些应用于彩色图像处理的数学形态学方法，但往往对彩 ‘基金项耳：国家自然科学基金资助项目 西丰人，博士研究生，讲师。研究方向为图像处理与分析。徐一L,和(1940·)，男，河北临榆人，博士生导师，教授，研究 方向为足球机器人．图像工程，模式识别。 470 计算机技术与应用进展·2004 色图像的各分量分别进行考虑，从而忽略了各分量问的联系，难以直接对彩色图像进行有效的处理。对 于彩色图像，采用描述彩色各分量间联系的矢量方法来处理彩色像素，是一个有效、合理的研究途径。 HSI模型有两个重要的事实做基础，首先H和s分量与人感受颜色的方式紧密相连，其次1分量与颜色 信息无关。由于HSI颜色空间的表示比较接近人眼的视觉生理特征，人眼对HSI变化的区别能力要比对 割。由于形态变换注重图像的明暗变化，而用HSI颜色模型，把彩色图像的明暗变化单独用I(亮度)分量 来表示，即1分量完全控制着图像的亮度。对图像在HSI颜色空间进行形态变换，能较好地体现与灰度 形态学的关联性，因此研究基于HSI空间的彩色形态变换作为图像处理的一种手段非常重要“J。 别最高，其次为S(工)，最后是日(工)。 矿(x)关于结构元素B的彩色形态膨胀矿o，B与彩色形态腐蚀矿@。B的定义如下： (1) Vo。B=max{V(x—y)；(z—y)∈D_，Y∈B} 矿o。B=min{V(x+力；(x十y)∈D-，Y∈B)(2) 结合彩色膨胀和腐蚀，可得到有用的复合彩色形态运算。其中两个重要的组合是彩色形态开运算 (VqB)和彩色形态闭运算(矿～B)定义如下 VorB=矿@，Bo，B (3) V·fB=Voc硇cB (4) 3 多结构元彩色形态边缘检测算法 对于多结构元素蜀、B2n和色cz2，