数学形态学方法在图像分割中的实现

Journal: Educational Research DOI: 10.32629/er.v9i4.7001

甘松

安顺学院

Abstract

图像分割是计算机视觉与图像处理领域的核心任务之一，其精度直接影响后续目标识别与特征提取的效果。数学形态学作为一种基于集合论的非线性图像处理工具，凭借其对图像几何结构的精确描述能力，在分割任务中展现出独特优势。本文系统梳理了腐蚀、膨胀、开闭运算等基本形态学算子的理论基础及结构元素的设计方法，重点分析了形态学梯度边缘检测、分水岭变换以及形态学重建三类分割方法的实现原理与适用场景。在此基础上，设计了针对医学图像与遥感图像的对比实验，采用交并比、像素精度等指标对各方法性能进行定量评估。实验结果表明，形态学方法在结构清晰的目标分割中具有较高精度，但面对噪声干扰时稳定性有所下降。针对上述不足，本文进一步探讨了多尺度结构元素与自适应策略的改进方向，为实际应用提供参考。

Keywords

数学形态学；图像分割；分水岭算法；形态学梯度；结构元素

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