灰度形態學重建的應用及仿真

摘要：本文利用灰度形態學重構的方法對圖像進行濾波以及將形態學重建與Top-hat相結合檢測眼部血管中的微動脈瘤，取得了較好的效果。

關鍵詞：形態學；開重建；結構元素

中圖分類號：TG441 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2012） 14-0070-01

一、引言

數學形態學是以形態為基礎對圖像進行分析的數學工具，已經廣泛的應用于數字圖像處理、生物醫學、信號處理、模式識別等領域，在圖像處理當中，初期的數學形態學主要應用于二值圖像，即二值形態學，近些年人們將二值形態學擴展到灰度空間，使得形態學方法不僅可以用于處理二值圖像，也可以用于處理灰度圖像，并逐步形成了灰度形態學。

二、開重建的濾波

三、形態學重建與Top-hat結合

由于開運算具有非擴展性，在處理過程中結構元素始終處于圖像的下方，無法檢測出圖像中較尖銳的波峰，在實際應用中我們想從較暗（亮）的且平緩的背景中提取較亮（暗）的細節，比如增強圖像中陰影部分細節特征，對灰度圖像進行物體分割，檢測灰度圖像中波峰和波谷及細長圖像結構等，只進行開運算將無法達到這種效果，因此我們可以應用形態學變換中的高帽（Top-hat）變換，可以有效的將圖像的背景分割出去，從而使目標區域的輪廓更加清晰、明顯。

我們以檢測眼部血管中的微動脈瘤為例子，僅用簡單的閾值分割無法檢測出圖像中的微動脈瘤，因為眼部血管中的微動脈瘤是與眼球血管網絡的亮斑是相互獨立的，微動脈瘤的灰度又與血管的灰度接近，周圍都是黑色，灰度較淺的區域可以用形態學中的Top-hat變換檢測出，但是這些區域中除了微動脈瘤外，還包括血管，因此僅采用Top-hat變換還是無法提取出動脈瘤，下面我們用形態學中的開運算對原始圖像進行處理，選擇合適的模板可以將動脈瘤從圖像中去掉，因為血管形狀和動脈瘤相比偏長，接下來對原始圖像進行重建操作，用開運算得結果作為標記圖像，由于其它血管和動脈瘤之間沒有連接，重建后的圖像中只有動脈瘤沒有重建出來，最后用原始圖像和重建后的圖像做差，提取出動脈瘤的圖像。

四、結束語

本文分析了形態學重建的具體應用，無論是對圖像中噪聲的濾除還是在醫療上的檢測眼部血管的微動脈瘤都有著十分重要的意義。隨著灰度形態學研究的不斷深入，理論方法的日益成熟，在圖像處理方面應用越來越廣泛，已經發展成為一種新興圖像處理的理論和方法。

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[作者簡介]劉娜（1982-），女，民族：滿族，籍貫：遼寧省撫順人，職稱：助教，學位：碩士，主要研究方向：圖像處理。