一种基于最大树结构的形态学滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于最大树结构的形态学滤波方法，先构建最大树。以最大树为基础建立形态滤波器，其滤波过程包括最大树构建、滤波和复原。将一幅灰度图像表示为最大树结构，运用枝剪规则，对该最大树节点进行枝剪，去掉不符合枝剪规则的最大树节点，从而达到滤波效果。在执行这个步骤时，删除最大树中不符合规则的节点，即删除图像中的连通区域，删除节点所含像素点根据滤波规则被赋予新灰度值。最后，将枝剪后的最大树复原成图像。利用最大树的形态滤波器，使用该滤波器进行滤波操作时，成功避免了选取结构元素的环节，同时优化了滤波效果。

主权项

一种基于最大树结构的形态学滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过递归迭代方法构建最大树；步骤2：对最大树进行枝剪；步骤3：图像复原；步骤1中，最大树的构建方法包括以下步骤：1)设定当前灰度值h的初始值为0；2)通过洪泛搜索找出图像中所有临时节点中存储的是灰度值大于等于h的所有像素点；将灰度值等于h的像素点作为当前根节点；灰度值大于h的节点作为下一个临时节点3)使得h＝h+1，返回步骤2)，直到图像中所有的像素点均被处理完；4)最初的节点为根节点，其余节点为叶子节点；形成了最大树用于表示图像中各像素点的联通关系，将每条支路节点所含像素点坐标值存入支路矩阵mt中；支路矩阵mt有256行；mt的第一行存储根节点的灰度值及像素点坐标(x,y)；具体存储方式为：第一行、第一列mt(1,1)存储根节点的灰度值h大小；第一行、第二列mt(1,2)存储根节点第一个像素点的横坐标x，第一行、第三列mt(1,3)存储第一个像素点的纵坐标y，mt(1,4)存储根节点第二个像素点的横坐标x，mt(1,5)存储第二个像素点的纵坐标y,…,依此类推，将所有根节点的像素点坐标值全部存储在支路矩阵的第一行中；在支路矩阵中，每行存储至少一个灰度值相同的连通域；mt第二行则存储根节点的叶子节点；…,依此类推。