计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (02): 514-520.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00514

• 图形图像技术 • 上一篇    下一篇

基于数学形态学细化算法的图像边缘细化

李杰,彭月英,元昌安,林墨,王仁民   

  1. 广西师范学院 计算机与信息工程学院，南宁 530023
  • 收稿日期:2011-06-17 修回日期:2011-08-06 发布日期:2012-02-23 出版日期:2012-02-01
  • 通讯作者: 李杰
  • 作者简介:李杰(1986-)，男，四川成都人，硕士研究生，主要研究方向：图形图像处理、计算机网络管理；
    彭月英(1955-)，女，广西宜州人，教授，主要研究方向：计算机网络、信息管理；
    元昌安(1964-)，男，安徽肥东人，教授，博士，主要研究方向：智能计算、数据挖掘；
    林墨(1983-)，男，广西陆川人，硕士研究生，主要研究方向：智能控制；
    王仁民(1982-)，男，四川遂宁人，硕士研究生，主要研究方向：演化计算。
  • 基金资助:
    广西自然科学基金重点项目(2011GXNSFD018025);广西教育厅科学研究与技术开发计划项目(桂科攻1114006-3B)

Edge thinning based on mathematical morphology thinning algorithm

LI Jie,PENG Yue-Ying Yue-ying,YUAN Chang-an,LIN Mo,WANG Ren-min   

  1. College of Computer and Information Engineering, Guangxi Teachers Education University, Nanning Guangxi 530023, China
  • Received:2011-06-17 Revised:2011-08-06 Online:2012-02-23 Published:2012-02-01
  • Contact: LI Jie

摘要： 为了解决Sobel算子在阈值选择不当的情况下易造成图像边缘丢失或产生伪边缘的问题,通过最大类间方差的方式选出合适的阈值；同时利用数学形态学细化算法对该边缘图像进行细化处理。实验结果显示，该方法在保持原有边缘图像特征信息的前提下，比传统Sobel算子得到了更好的结果。

关键词: 边缘检测, 数学形态学, 边缘细化, Sobel算子

Abstract: Given the improper threshold, Sobel operator could easily lead to the loss of image edges or produce broad pseudo-edges. To solve these problems, appropriate threshold was selected by using the constraint of variance firstly, and then mathematical morphology thinning algorithm was utilized to thin the edge images detected by Sobel operator. The experimental results show that this method can bring about satisfactory thinning effects while retaining the original edge information.

Key words: edge detection, mathematical morphology, edge thinning, Sobel operator

中图分类号: 

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