(3.239.192.241) 您好!臺灣時間:2021/03/02 18:10
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:劉冠良
研究生(外文):Guan-Liang Lui
論文名稱:有關形態濾波器的設計
論文名稱(外文):A design method for morphological filters
指導教授:周本生
指導教授(外文):Ben-sheng Chow
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:電機工程學系研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:形態學形態濾波器多重遮罩
外文關鍵詞:judging the multiple maskmorphologymorphological filter
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:153
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
數學形態學是擷取影像的特徵和屬性 ( 例如邊界、
輪廓和凸形封包) 。並被廣泛的應用在計算機視覺、圖像
的分析及處理甚至於已成功應用在工業檢測以及醫療影
像處理。
形態學被廣泛的運用其原因是, 我們可以利用簡單
的結構元素( s t r u c t u r e e l e m e n t ) 來處理圖像, 並達到我們的
要求。因此找出適合的結構元素成為我們首要的課題。
在本文中, 我們利用多重元件聯關系的判斷法則來
找出符合我們條件的濾波器。並想出了一種快速尋找的
方法, 更有效率的尋找我們想要的濾波器。
The purpose of Morphology is to capture features and attributes of
image, such as boundaries and contours. It has been widely applied to
computer vision, the analysis and processing of image and even industry
examinations and medical image processing.
The reason why the Morphology is widely applied is that we can
use its simple structure elements to process images, and get up to our
requirements. Therefore, it’s become our primary study to find out those
suitable structure elements.
In this paper, we used the laws of judging the multiple mask
relationship to find out filters which came up to the condition that we set,
and also came up with an efficient way to find out filters that we want to
get.
目錄
第一章引言.............................................................................................................5
第二章 形態濾波器介紹...............................................................................7
第一節 形態運算介紹.................................................................................8
2 . 1 . 1 二階影像與灰階影像的擴張運算....................................8
2 . 1 . 2 二階影像與灰階影像的侵蝕運算....................................10
2 . 1 . 3 遮罩運算下的侵蝕與擴張....................................................12
第二節 形態濾波器..................................................................................13
2 . 2 . 1 遞增式與τ −mapping ....................................................................13
第三節 舊有的形態濾波器....................................................................15
2 . 3 . 1 核心基底[ 2 ] ( B a s i s f o r T h e K e r n e l ) ..................15
2 . 3 . 2 形態濾波器之核心..................................................................17
2 . 3 . 3 簡化核心之基底........................................................................18
第三章 多遮罩之濾波器.............................................................................21
第一節 多重遮罩.........................................................................................21
3 . 1 . 1 多個遮罩之濾波器..................................................................21
第二節 快速尋找濾波器.........................................................................23
3 . 2 . 1 做法步驟一..................................................................................23
3 . 2 . 2 做法步驟二..................................................................................24
第四章 實驗數據.............................................................................................27
第一節 運算次數的比較.........................................................................27
第二節 運算時間的比較.........................................................................29
第三節 運算次數之決定性參數.........................................................32
第五章 形態濾波器應用於二階影像..................................................33
第一節 移位補償.........................................................................................33
第二節 N 觀察點之濾波器.....................................................................34
第三節 最佳化濾波器之決定...............................................................37
5 . 3 . 1 建立機率表[ 6 ] ..........................................................................38
5 . 3 . 2 建立絕對值誤差表..................................................................41
5 . 3 . 3 減少候選濾波器的做法..........................................................44
5 . 3 . 4 減少傳送資料量..........................................................................46
第四節 形態濾波器應用於灰階影像...............................................48
5 . 4 . 1 二階影像套用在灰階影像上.............................................48
5 . 4 . 2 灰階侵蝕與擴張........................................................................48
2
5 . 4 . 3 應用成果........................................................................................50
第六章 結論........................................................................................................53
參考文獻................................................................................................................54
3
圖目錄
圖2. 1 二階影像的擴張運算。..................................................................9
圖2. 2 二維灰階影像的擴張運算。..........................................................9
圖2. 3 二階影像的侵蝕運算。................................................................11
圖2. 4 一維灰階影像的侵蝕運算。.....................................................11
圖2 . 5 遮罩運算下的擴張與侵蝕.................................12
圖2. 6 A 和B 如被ψ 處理( 左邊) 為遞增式映射, A
和B 如被φ 處理( 右邊) 為非遞增式映射。..........13
圖2 . 7 當B B 1 2 ⊂ 時, 1 2 ( , ) εS B ⊃ε(S,B )。........................16
圖3 . 1 使用多個遮罩濾波器的差異 ( a ) ( b ) ......22
圖3 . 2 整理子集合...................................................................24
圖3 . 3 如何製造四個遮罩濾波器...................................25
圖3 . 4 K 個遮罩濾波器製造流程.................................26
圖4 . 1 觀察點為4 時尋運算的次數...........................28
圖4 . 2 觀察點為5 時尋運算的次數..............................29
圖4 . 3 觀察點為6 時尋運算的次數...........................29
圖4 . 4 三方法比較時間........................................................30
圖5 . 1 移位補償...........................................................................34
圖5 . 2 N = 9 , ( a ) 觀察影像; ( b ) 欲估之影像34
圖5 . 3 影像S 中的N 個觀察點之觀察視窗I , 及
結構元素A 。............................................................................36
圖5 . 4 左為觀察影像, 右為估測影像。.....................40
圖5 . 5 二階影像流程( 上) ...........................................................46
圖5 . 6 二階影像流程( 下) ....................................................47
圖5 . 7 灰階擴張遮罩運算..................................................49
圖5 . 8 灰階侵蝕遮罩運算..................................................49
圖5 . 9 二種形態濾波器的比較.......................................50
圖5 . 1 0 將二階影像的方法運用於灰階影像( 一)
..............................................................................................................51
圖5 . 1 1 將二階影像的方法運用於灰階影像( 二)
..............................................................................................................52
4
表目錄
表4 . 1 我們方法的運算次數............................................28
表4 . 2 中等方法的運算次數............................................28
表4 . 3 陽春方法的運算次數............................................28
表4 . 4 時間比..............................................................................30
表4 . 5 a = 1 , b = 1 , N = 5 濾波器種類與個數.............31
表4 . 6 a = 2 , b = 1 , N = 5 濾波器的種類與個數.....31
表4 . 7 a = 2 , b = 1 , N = 6 濾波器的種類與個數.....31
表4 . 8 a = 2 , b = 2 N = 6 與7 濾波器的種類與個數
..............................................................................................................31
表4 . 9 與在k = 5 與k = 6 時的差異。...........................32
表5 . 1 N = 3 , 機率表。..............................................................41
表5 . 2 絕對誤差表, N = 3 , { A ( i ) } 只有一個遮罩。
..............................................................................................................42
表5 . 3 絕對誤差表, N = 3 , { A ( i ) } 有二個遮罩。.44
[1] B. Rafael, C. Gonzalez and R. E. Woods, Morphology ,Digital Image
Processing , 518-548,Copyright 1992 by Addison-Wesley Publishing
Company ,Inc.
[2]E.R.Doughert and C.R. Giardina,“A Digital Version of the Matheron
Representation Theorem for Increasing τ − mapping in Terms of a B
asis for the Kernerl”,IEEE Computer Vision and Pattern Recognitio
n,534-536,1986.
[3] 1975,G. Ranndom Sets and Integral Geometry. ,New York: John Wiley
& Sons.
[4]C. R. Giardina and E. R. Doungerty, “Morphology in the Euclidean
Plane-Fundamental Operations, Minkowski Algebra, Openg and Closin
g”, orphological Methods in Image and Signal Processing , 3-27, P
rentice Hall, Englewood Cliffs, N. J.
[5]Jain , A.K. , 1989,Fundamentals of Digital Image Processing, Prent
ice-Hall, Englewood Cliffs,N.J.
[6]E. R. Dougherty,“Optimal Mean-Square N-Obsevation Digital Morphol
ogical Filters,I.Optimal Binary Filters”, Computer Vision and Gra
ph Image Processing,vol.55,NO.1, 36-54,Jan. ,1992.
[7]S. Kappagantula and K. R. Rao,”Motion Compensated Interframe Imag
e Predicition,”IEEE Trans. Commun.,Vol.COM-33,No.9,1011-1015,Sep.
1985.
[8] B. Liu and A. Zaccarin,”New Fast Algorithms for the Estimation o
f Block Motion Vectors,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.,
Vol.3,No.2, 148-157 , Apr. ,1993.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔