注意最左侧的边缘ps形状边缘模糊是和之前相同的，所以这种情况，其实就是G[N-2]个。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-09 13:54 标签： ae形状图层边缘羽化
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基于数学形态学的边缘检测算法研究.pdf 74页
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基于数学形态学的边缘检测算法研究
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形态学边缘检测是图形图像处理领域的一个热门研究方向。数学形态学是一
种集合论方法，在边缘检测中的应用体现为腐蚀、膨胀以及开、闭运算。通过上
述形态学运算可以使得数字图像的边缘像素检测更加精细合理。本文将形态学应
用在边缘检测算法中，通过实验仿真可以得出很好的检测效果，明显优于传统的
Roberts 、Sobel、Prewitt 、LoG 、Canny 算子的边缘检测算法。
本文首先分析研究了数学形态学在数字图像处理领域的常用手段，通过对这
些基础方法的掌握和有效应用来达到数字图像的形态学预处理、区域填充、边缘
在考虑数字图像处理时，噪声滤波是一个不容忽视的操作。一般在图像传输、
存储等过程中会产生脉冲干扰，随着外界干扰的强度不同，最终的数字图像受损
程度也不同。通常，边缘检测算法在实现的过程中会考虑到较小浓度的噪声干扰，
一般会采用高斯函数滤波预处理，如传统 Canny
算法；当遇到较高浓度的噪声干
扰，传统边缘检测算法的检测效果很差。针对上述问题，本文第三章讨论了常用
的噪声滤波算法，并给出了作者自己提出的改进中值滤波算法，通过实验仿真验
证，该算法的预处理效果显著，能够有效的去除 90%浓度的噪声干扰，并取得良
好的恢复图像。
四、五两章通过深入的分析各种常用边缘检测算法，对比研究了各种边缘检
测算法的利弊。如，Roberts 、Sobel、Prewitt 及其改进的算子，它们都是基于一维
微分算子的边缘检测算子，普遍对噪声敏感；LoG 、Canny 算子等算法是二维的微
分算子，同样对噪声敏感，但这类算法在检测前会进行高斯滤波，故检测效果较
本文分别应用了形态学的运算进行图像受损恢复、去噪预处理以及边缘细化，
当遇到较高浓度污染时采用作者自己提出的IWF 滤波算法进行预处理。改进的边
缘检测算法是基于传统 Canny
算法的三个缺陷进行的优化，通过实验仿真可以看
出该算法边缘检测效果显著，在耗时相差不多的情况下能够保留更多的边缘细节。
关键词：数学形态学，边缘检测，噪声滤波，Canny 算子
mathematical
morphology
area in image analysis. Typically, set theory is the core of morphology and we usually
eroding, dilating, opening and closing computation to complete image processing.
According to processing methods of set theory, the efficiency of image edge detection
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