基于面积重构 H 操作算子的 hat 变换,提出了一类用于极值区域提取的新型图像处理方法:面积重构 H 顶变换及其改进变换。该方法依据标识图中相应连通成分的面积和对比度信息,合并或剔除掩模图中部分连通成分,从而实现对掩模图的条件分割...基于面积重构 H 操作算子的 hat 变换,提出了一类用于极值区域提取的新型图像处理方法:面积重构 H 顶变换及其改进变换。该方法依据标识图中相应连通成分的面积和对比度信息,合并或剔除掩模图中部分连通成分,从而实现对掩模图的条件分割,获取峰值区域,滤除小细节干扰。按照灰度值大小依次扫描各像素点,通过标记、合并等操作快速实现面积重构 H 顶改进变换,可以仅对各像素搜索一次就完成二次面积重构实现的功能,计算 256×256 大小的灰度图像需约55ms,为实时应用提供了可能。新方法在颗粒分布分析、特征标识提取等领域的试验中准确率都近 100%,和其他同类方法结果的对比表明其在实际应用中具有更高的有效性和可靠性。展开更多
文摘基于面积重构 H 操作算子的 hat 变换,提出了一类用于极值区域提取的新型图像处理方法:面积重构 H 顶变换及其改进变换。该方法依据标识图中相应连通成分的面积和对比度信息,合并或剔除掩模图中部分连通成分,从而实现对掩模图的条件分割,获取峰值区域,滤除小细节干扰。按照灰度值大小依次扫描各像素点,通过标记、合并等操作快速实现面积重构 H 顶改进变换,可以仅对各像素搜索一次就完成二次面积重构实现的功能,计算 256×256 大小的灰度图像需约55ms,为实时应用提供了可能。新方法在颗粒分布分析、特征标识提取等领域的试验中准确率都近 100%,和其他同类方法结果的对比表明其在实际应用中具有更高的有效性和可靠性。
