图像滤波的形态学滤波器
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随着数学各分支在理论和应用上的逐步深入,以数学形态学为代表的非线性滤波在保护图像边缘和细节方面取得了显著进展[89][90]。形态学滤波器是近年来出现的一类重要的非线性滤波器,它由早期的二值形滤波器发展为后来的多值(灰度)形态滤波器,在形状识别、边缘检测、纹理分析、图像恢复和增强等领域了广泛的应用。形态滤波方法充分利用形态学运算所具有的几何特征和良好的代数性质,主要采用态学开、闭运算进行滤波操作。从形态学基本原理可知,形态学的开运算会去掉图像上与结构元素的形态不相吻合的相对亮的分布结构,同时保留那些相吻合的部分;而闭运算则会填充那些图像上与结构元素不相吻合的相对暗的分布结构,同时保留那些相吻合的部分。因此他们都可以用来有效的提取特征和平滑像。值得注意地是,采用形态滤波器时,应根据不同的目的选择具有不同形状、大小和方向特性的结构元素。此外,形态学开、闭运算都具有幂等性,这意味着一次滤波就己将所有特定于结构元素的噪声滤除千净,再次重复不会产生新的结果。这是一个经典方法(如线性卷积滤波、中值滤波)所不具备的性质。由于形态学运算是从图像的几何形态观点来进行图像处理的,因此这种优良的非线性滤波器能在滤波的同时,保持图像结构不被钝化。
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