形態骨架法及細線法之研究

Abstract

數學形態學(mathematical morphology) 的研究肇始於Matheron,其後由Serra等人的 推廣，而且益受到重視，數學形態學具有簡單、運算速度快( 僅用到整數運算) 、平 行性(parallel)等優點，已被廣泛地應用在影像、數位訊號、圖型辨識(pattern rec ognition) 等處理上，例如：外形描述(shape representation)、外形辨識(shapere cognition)、邊線偵測(edge detection)、特徵偵測(feature detection)、細線化( thinning)、骨架化(skeletonization)等。 在影像處理的形狀分析與分類(shape analysis ＆classification) 上，由細線法則 (thinning algorithm)所產生的數位骨架常被用來表示二元數位影像中的物體(objec t)，但有些細線法則會產生“多針狀物”(spiky) 的骨架，在本論文中，呈現一個以 形態學的集合轉換(mor-phological set transformation) 為理論基礎的架構用以解 決“毛邊”的問題(hairy problem) ，這個架構包含：形態骨架法(morphological s keletonization)、 濾波器(filtering)、 還原法(reconstruction)、細線法(thinn ing)、同時也探討了灰度形態骨架法(gray scale morphological skeletonixation) 灰度形態骨架法，是針對灰度影像(gray scale image)來處理，是形態學應用的擴展 ，且已有初步的結果，另外，在本論文中亦提出一個新的細線法則一一細線法則C。