[發明專利]一種數學形態學自適應結構元素構造方法在審

申請號：	202110577266.2	申請日：	2021-05-26
公開（公告）號：	CN113393387A	公開（公告）日：	2021-09-14
發明（設計）人：	房超;王小鵬	申請（專利權）人：	房超
主分類號：	G06T5/00	分類號：	G06T5/00
代理公司：	成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230	代理人：	彭思思
地址：	730070 甘***	國省代碼：	甘肅;62
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種數學形態學自適應結構元素構造方法
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【權利要求書】：

1.一種數學形態學自適應結構元素構造方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：構造兩個3×3大小的掩膜SE與M；

S2：以原始圖像f(3,3)作為SE的中心像素點在原始圖像中選取的3×3子區域記為Q_SE，SE用于構造自適應結構元素；

S3：以Q_SE中的第一個像素點作為M的中心像素點在原始圖像中選取3×3子區域記為Q_M，M用于檢測Q_SE中的所有像素點是否為邊界點；

S4：利用基于鄰域灰度差變化矢量場方法對Q_M進行平滑處理；

S5：利用基于相對密度的邊界度函數判定Q_M的中心像素點是否為邊界點；

S6：將M進行距離為單位像素的平移，獲取新的3×3子區域Q_M，并進行S4與S5的運算，直到Q_SE中的所有像素點完成邊界點判定為止，Q_SE中判定出的所有強邊界點構成了結構元素T_SE；

S7：將SE進行距離為單位像素的平移，獲取新的3×3子區域Q_SE，并進行步驟S3至步驟S6的運算，直到原始圖像中的所有像素點遍歷分析完成為止，獲取的全部結構元素T_SE的集合構成了所需的自適應結構元素。

2.根據權利要求1所述的一種數學形態學自適應結構元素構造方法，其特征在于：所述步驟S4中利用基于鄰域灰度差變化矢量場方法對Q_M進行平滑處理的具體過程如下步驟：

S401：在選取的3×3大小的圖像子區域Q_M中，以中心像素點為基準，依次計算其鄰域每個像素點與中心像素點的灰度差，記為g(x±k,y±k)(k＝0,1)，構成3×3大小鄰域灰度差矩陣；

S402：對獲取的鄰域灰度差序列進行4個方向上的灰度采樣，獲取鄰域灰度差變化矢量，其中該矢量用a_i(i＝0,1,2,3)表示，計算如下：

S403：相互正交鄰域灰度差變化矢量可以作為區分目標邊緣與目標內部的重要依據，計算出鄰域灰度差變化矢量后，其正交差異對和最小正交差異對定義如下：

v＝min|d₀,d₁| (3)

其中，d₀為0與2方向的正交差，d₁為1與3方向的正交差，v為最小正交差；

S404：依據最小正交差異對，獲取圖像平滑處理所需閾值，該閾值根據各個子區域Q_M的最小正交差異對的不同自適應變化；

若最小正交差異對值為d₀，則閾值τ為0方向與2方向所有鄰域灰度差值之和與0方向與2方向鄰域灰度差值不為零的元素的個數總和的商；若最小正交差異對的值為d₁，則閾值τ為1方向與3方向所有鄰域灰度差值之和與1方向與3方向鄰域灰度差值不為零的元素的個數總和的商；若最小正交差異對的值為d₀＝d₁，則閾值τ為4個方向所有鄰域灰度差值之和與4個方向鄰域灰度差值不為零的元素的個數總和的商；

S405：利用獲取的自適應閾值，對子區域進行平滑處理，計算該子區域Q_M每個像素點與中心像素點的灰度差值并于閾值τ進行比較，若差值小于或等于閾值τ，則判定該像素與中心像素相似，該點像素的灰度值由中心像素點的灰度值代替，否則其灰度值保持不變。

3.根據權利要求1所述的一種數學形態學自適應結構元素構造方法，其特征在于：所述步驟S5中邊界點具體判斷過程如下：

S501：灰度值賦值：將平滑處理后子區域Q_M中的所有像素點的灰度值重新賦值，即：灰度值等于中心像素點灰度值的像素點賦值為1，其余像素點賦值為0；

S502：定義邊界度函數：為了判斷3×3子區域Q_M像素密度分布的聚集程度，以3×3子區域Q_M中心點像素為基點按照方向的不同，由左上、右上、左下、右下像素構成的大小為2×2的掩膜及0方向與2方向像素、1方向與3方向像素構成的掩膜，如圖4所示，記為S_i(i＝1,2,3,4,5,6)，依據分類歸納法定義邊界度函數，其表達式為：

式中：D_M為子區域Q_M的密度，是3×3子區域中灰度值為1的像素點個數之和稱；D_i(i＝1,2,3,4,5,6)為S_i(i＝1,2,3,4,5,6)的密度，是S_i(i＝1,2,3,4,5,6)中灰度值為1的像素點的個數；

S503：檢測邊界點：計算3×3子區域Q_M的密度D_M及S_i(i＝1,2,3,4,5,6)掩膜的密度D_i(i＝1,2,3,4,5,6)，利用邊界度函數判定Q_M的中心像素點是否為邊界點，然后以單位像素距離平移M獲取新的子區域Q_M，繼續利用上述過程判定Q_M的中心像素點是否為邊界點，直到3×3子區域Q_SE內的全部像素點判定完成為止，并將判定出3×3子區域Q_SE內的強邊界點作為構成自適應結構元素的要素。