基于k-mask的超连通理论及应用

为了综合利用目标的多种信息进行融合,增强滤波效果,提出了一种新的基于k-mask的超连通类。通过不同的通道信息和约束条件得到连通掩模图、模板图,由连通掩模图与模板图相交部分的面积信息重新标识模板图中的连通成分,经过选择和聚类形成新的连通空间。根据基于k-mask超连通类的定义设计二值超连通开算子和超连通重构算子,并将其分别应用于字符区域的标识和遥感图像主干道路的提取。实验表明,通过灵活选择连通掩模,融合图像多梯度信息、颜色信息和多通道信息,有效地改善了传统开算子和重构算子的滤波性能。