[发明专利]基于数学形态学的小目标图像快速阈值分割方法

摘要

本发明公开了一种基于数学形态学的小目标图像快速阈值分割方法。本发明首先将待检测的图像进行灰度化、降噪处理，以提高图像质量；然后利用数学形态学处理来强化目标；再通过形态学处理前后图像灰度直方图函数的变化来设定阈值，实现对图像的分割，进而分割出图像中待检测的小目标。本发明的方法能够从图像中自适应地分割出小目标，具有简单高效的特点，适合于图像中小目标的在线检测。

主权项

基于数学形态学的小目标图像快速阈值分割方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1，对待检测的图像I(i，j)，i＜M，j＜N进行灰度化和降噪处理；所述的降噪处理可以是几何处理、图像滤波、经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)去噪、图像平滑和图像锐化的一种或多种方法组合使用；步骤2，在步骤1的基础上，对降噪后的小目标图像进行形态学开或者闭运算，记为W；步骤3，利用步骤2得到的经形态学处理后的图像W，在此基础上计算其灰度直方图，记为H1(x)；步骤4，计算形态学处理前的图像的灰度直方图，记为H2(x)；步骤5，在步骤3和4的基础上计算H(x)＝|H1(x)‑H2(x)|；步骤6，计算目标的变化率步骤7，根据步骤6得到的目标的变化率d(i)，计算阈值其中L为图像的灰度级，是一个常数，其作用是防止选择接近0或L灰度级的阈值；步骤8，根据步骤7得到的二值化阈值T，将原图像I进行二值化处理，得到二值化图像G。