图像去噪是一种图像预处理方法。图像去噪能够从复杂的信号中提取所需要的信号,便于对图像作进一步的处理。数学形态学是一种对图像进行分析的数学工具,其分析的基础是图像的形态。文章利用数学形态学以图像形态为主要研究对象这一特点,对一幅含噪的典型图像进行实验。通过实验,表明该方法可以较好地保留图像原有的特征。 滤波器分别定义为：OC(f=(x))(fgg)(x)（5）OC(f(x)=)(fgg)(x)（6）结构元素是形态变换最基本的概念。形态变换的结果越好，说明结构元素大孝形状设计越适当。结构元素的优点在于能将繁杂的形态变换转变为简单的逻辑运算处理，难点在于能否选择合理的结构元。3实验结果与分析首先将Lena图像转换为灰度图像得到原始图像，如图1所示，再添加椒盐噪声得到噪声污染图像，如图2所示，对图2进行第一阶段滤波得到第一阶段滤波图像，如图3所示，再进行第二阶段滤波得到第二阶段滤波图像，如图4所示。图1Lena原始图像基金项目：一种基于形态变换-电动数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机河南师范大学2015年度国家级大学生创新创业训练计划项目；项目名称：基于粒计算的图像分割及其在医学图像中的应用研究；项目编号：201510476058。作者简介：王亚文（1995—）本文由公司网站网站采  转摘采集转载中国知网整理!  http://www.kuoguanji168.com/，男，河南焦作。一种基于形态变换的图像去噪方法王亚文，赵明（河南师范大学，河南新乡453007）摘要：图像去噪是一种图像预处理方法。图像去噪能够从复杂的信号中提取所需要的信号，便于对图像作进一步的处理。数学形态学是一种对图像进行分析的数学工具，其分析的基础是图像的形态。文章利用数学形态学以图像形态为主要研究对象这一特点，对一幅含噪的典型图像进行实验。通过实验，表明该方法可以较好地保留图像原有的特征。关键词：图像处理；滤波；灰度形态学无线互联科技6-第7期2017年4月No.7April，2017图2Lena噪声污染图像图3Lena第一阶段滤波图像图4Lena第二阶段滤波图像由图1—4可见，本文方法通过两个阶段连续去躁有效地抑制了噪声，而且较好地保持了图像的几何特征，方便对图像进一步的处理分析。4结语图像去噪在数学形态学方法中有广泛的应用。首先介绍了数学形态学图像分析的基本步骤。然后，基于尽可能多地保留图像细节的原则，从灰度形态变换方面，设计出一种数学形态学去噪算法。通过实验证明，在去除图像椒盐噪声时这种去噪算法表现出了比较好的去噪效果。无线互联科技·技术应用[参考文献][1]李娜.基于数学形态学的藻类图像去噪算法研究[一种基于形态变换-电动数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站网站采  转摘采集转载中国知网整理!  http://www.kuoguanji168.com/