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1、分类号： TP216 单位代码： 10335 密 级： 学 号：10611036 博士学位论文 中文论文题目：中文论文题目： 数学形态学连通性理论及数学形态学连通性理论及 应用研究应用研究 英文论文题目：英文论文题目： Theroy and Application of Mathematical Morphology connectivity 申请人姓名： 才 辉 指导教师： 周泽魁 教授（博导） 张光新 教授（博导） 专业名称： 控制科学与工程 研究方向： 计算机视觉及工业应用 所在学院： 信息科学与工程学院 论文提交日期论文提交日期 数学形态学连通性理论及应用研究数学形态学连通性理论及应用
2、研究 论文作者签名论文作者签名: 指导教师签名指导教师签名: 论文评阅人 1： 评阅人 2： 评阅人 3： 评阅人 4： 评阅人 5： 答辩委员会主席： 李 平 委员 1： 郑建英 委员 2： 杨冬晓 委员 3： 戴连奎 委员 4： 黄志尧 委员 5： 答辩日期： 2009-6-8 Theroy and Application of Mathematical Morphology connectivity Authors signature: Supervisor s signature: External Reviewers: Examining Committee Chairperson:
3、 Examining Committee Members: Date of oral defence： 浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果， 也不包含为获得 浙江大学浙江大学 或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢 意。 学位论文作者签名： 签字日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 浙江大学浙江大学 有权保留并向国家有关部门或机构
4、送交本 论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权 浙江大学浙江大学 可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制 手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本授权书） 学位论文作者签名： 导师签名： 签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日 致 谢 i 致致 谢谢 值此论文完成之际，谨向我的导师周泽魁教授、张光新教授致以最诚挚的敬意和最 衷心的感谢。周老师和张老师严谨的学风、渊博的知识、丰富的工程经验、忘我的敬业 精神都令我深深的敬佩。在五年的求学期间，自始至终得到了导师的极大信任和支持， 我所取得的每一点进步无不凝聚
5、着导师辛勤的汗水，他们为人师表的高尚品格是我学习 的榜样，也是我做人的楷模。同时，也特别感谢蔡晋辉师兄多年来在学业上悉心指导、 在生活上无私的帮助，没有你我的课题研究不会进展这么顺利！ 同时感谢黄志尧教授、候迪波副教授、黄平捷副研究员在课题研究和论文写作上的 大力支持和帮助。 感谢张浩师兄、郦光府、于洋、贺光琳和龚祥 AGV 课题组的师弟师妹，两年多的 时间，我们共同克服困难、共同努力、多少次实验中我们一起度过，课题组中每个成员 我都不会忘记。 感谢已毕业和在读的众位师兄、师弟和师妹们，他们是：黄翼虎博士、李明博士、 谷小红博士、张同军博士、刘国华博士、颜志刚博士、郑松博士、叶波博士、曹丙花博
6、 士、范孟豹博士、陈佩华博士、李国厚博士、康旭升博士、宋筱轩博士、陈锡爱博士、 林昇硕士、张曰林硕士、余丹硕士、区志励硕士、刘宝玲硕士、张力硕士、朱莉硕士、 高杨华硕士、唐晓芬硕士、向丰硕士、徐益挺硕士、蔡文硕士等，感谢你们在学习和生 活上给我的帮助和支持。 感谢父母对我的养育之恩和无微不至的关怀，在我多年的求学生活中，得到了他们 始终如一的全力支持和无私奉献；感谢我的姐姐和姐夫，你们的支持和鼓励是我顺利完 成学业的重要保证；感谢我的男友蔡庆荣，我们相濡以沫，多少次挫折中是你陪我度过， 多少次困难你和我一起去面对，是你，让我幸福、快乐地度过这五年的博士生涯。 最后，向所有曾经关心和帮助过我的老
7、师、同学和朋友表示感谢。 才辉 2009 年 6 月于求是园 ii 摘 要 iii 摘摘 要要 连通性理论在图像处理和分析中起着非常重要的作用， 特别在图像分割、 图像编码、 图像滤波、运动分析、模式识别等方面应用广泛。早期的连通概念是建立在拓扑空间或 图论空间之上的，定义于拓扑空间上的连通关系一般面向连续图像，而图论上的连通关 系通常更适用于面向离散图像， 不过很多场合它们并不兼容。 为了适应图像处理的需要， G.Matheron和J.Serra在前人的基础上将其归入数学形态学研究范畴， 提出新的连通定义， 从而将基于拓扑空间和图论空间的定义统一于数学形态学完备格框架之内。 数学形态学最初基
8、于集合理论，是一种对二值图像进行形状分析的有力工具，而后 利用阴影集理论扩展到灰度图像；现在数学形态学数学基础严谨，完备格理论成为了其 理论基石。本文就是在探讨基于完备格理论框架的数学形态学理论及性质的基础上，研 究连通性理论及其在工业检测中的应用。 本文的主要工作和创新点如下： (1) 提出了一种新的超连通类：基于 F-MASK 超连通重叠准则的超连通类，定义了 基于 F-MASK 的超连通开算子，分析了该算子的特性。通过对基于 F-MASK 的超连通 类和重构算子的进一步研究，提出基于 F-MASK 超连通类的重构算子，证明了此算子具 有形态滤波属性，并以实例形式介绍超连通滤波器的构造方法
9、。 (2) 提出了一种基于多尺度形态小波连通掩模的 F-MASK 超连通开滤波器，并将之 应用于高分辨率遥感图像主干道路的提取。该超连通滤波器同时依据目标连通成分的形 状特征和主目标特征属性完成滤波， 可以在较复杂的背景下完整、 准确地提取前景目标。 (3) 提出了一类新的连通算子：路径重构算子，并给出了快速实现算法。该算子综合 了路径开和形态重构两种方法，将待提取目标的某一物理特性（如宽度、对比度等）和 标准连通定义结合，利用形态路径长度完成滤波操作，该算法即能保持目标形状或者轮 廓的信息完整，同时又能有效去除噪声干扰。 (4) 构造了一种新的基于二代连通的路径重构算子。 该算子有效地利用二
10、代连通空间 的特性，经过聚类或分割算子运算形成新的连通空间，在该连通空间中标识图根据路径 长度信息有选择地重构模板图。与传统连通算子相比，基于二代连通的路径重构算子更 适用于完整提取由于图像质量问题导致不连续的细长状物体。 (5) 开发了基于视觉 AGV 的生产物流智能配送系统。结合形态学连通性理论，提出 了一种导引线实时识别方法和多分支路径的提取方法。 并针对字符识别环境因素影响大、 浙江大学博士学位论文 iv 字符不完整等问题，将直线提取和字符识别相结合，提出一种基于结构信息、位置自校 正、自适应填补缺损字符的字符在线识别方法。 关键词关键词：数学形态学；超连通；连通算子；重构算子；路径提
11、取；AGVS 系统 ABSTRACT v Abstract Connectivity plays an important role in image processing and analysis, and particularly in problems related to image segmentation, image fi ltering, image coding, motion analysis, pattern recognition, and other application areas. In mathematics, connectivity is classica
12、lly defi ned using either a topological or a graph-theoretic framework. In general, topological connectivity is useful for images defi ned over a continuous space, whereas graph-theoretic connectivity is useful for images defi ned over a discrete space. Although these classical concepts have been ex
13、tensively applied in image processing and analysis, they are incompatible. In order to meet the present requirements in image processing, Compatibility is desired. This state of affairs motivated G. Matheron and J. Serra to propose an axiomatic approach to connectivity, which unified the traditional concepts of connectivity throughout complete lattice framework. The original theory of mathematical morphology is set-oriented, and is applied to binary images. Then it is extended to grayscale images based on umbra theory. But now, there exists a very successful theoretical framework based on com
