【摘 要】
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形态学分水岭分割对图像中的噪声和非规则细节较为敏感,常常导致较严重的过分割。如果在分水岭分割之前采用线性滤波器进行平滑,可以在某种程度上消除噪声和非规则细节干扰造成的分水岭过分割,但是可能使分割出的目标轮廓产生位置偏移。为了能够在消除过分割的同时保持目标轮廓的位置不变,提出了一种基于分层多尺度形态学梯度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行多尺度形态学滤波平滑;然后根据形态学梯度图像的三维地貌体
【出 处】
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Journal of Measurement Science and Instrumentation
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形态学分水岭分割对图像中的噪声和非规则细节较为敏感,常常导致较严重的过分割。如果在分水岭分割之前采用线性滤波器进行平滑,可以在某种程度上消除噪声和非规则细节干扰造成的分水岭过分割,但是可能使分割出的目标轮廓产生位置偏移。为了能够在消除过分割的同时保持目标轮廓的位置不变,提出了一种基于分层多尺度形态学梯度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行多尺度形态学滤波平滑;然后根据形态学梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对于低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行形态
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