基于Top-hat变换的多尺度多梯度多结构元素图像处理技术研究

开展基于Top-hat变换的图像处理技术研究是提高图像处理技术在图像分析和模式识别等民用、军事、航天等应用中效果的重要途径之一。针对Top-hat变换图像处理能力有限的问题，本项目从影响Top-hat变换图像处理能力的结构元素大小、图像灰度分布和结构元素形状等因素入手，以多尺度、多梯度、多结构元素为主要理论工具，开展提高Top-hat变换图像处理能力的研究。研究内容包括：构建统一的多尺度理论框架，创建Top-hat变换多梯度、多结构元素理论，在此基础上开展基于Top-hat变换的图像处理技术及其在图像分析和模式识别应用中的研究；探讨结合多尺度、多梯度和多结构元素理论进一步提高Top-hat变换图像处理能力的理论和方法，揭示提高Top-hat变换图像处理能力的最有效方法。研究成果将发展和完善基于Top-hat变换的形态学理论，为图像分析和模式识别的多种应用提供有效的图像处理新理论和新方法。

针对Top-hat变换图像处理能力有限的问题，本项目从影响Top-hat变换图像处理能力的结构元素大小、图像灰度分布和结构元素形状等因素入手，以多尺度、多梯度、多结构元素为主要理论工具，开展了提高Top-hat变换图像处理能力的研究。构建了统一的多尺度理论框架，研究了Top-hat变换多梯度、多结构元素理论，在此基础上进行了基于Top-hat变换的图像增强、图像融合等应用研究；并通过结合多尺度、多梯度和多结构元素理论进一步提高Top-hat变换的图像处理能力，使之成为提高Top-hat变换图像处理能力的最有效方法之一。发表论文19篇，其中SCI论文15篇；申请发明专利3项，其中授权1项；圆满完成了预定的研究目标。研究成果发展和完善了形态学Top-hat变换理论，为图像分析和模式识别的多种应用提供了有效的图像处理新理论和新方法。