摘  要: 以圖像與圖像平移的并集作為狀態(tài)集,以探針與探針拷貝的并集作為輸入字母表,用向量加減法構造狀態(tài)轉換映射和輸出映射,給出了實現(xiàn)數(shù)學形態(tài)學基本運算開運算的有限自動機。與通用計算機對圖像的串行處理相比,，開運算自動機采取了并行結構。開運算自動機將運算的時間復雜度降低到了探針像素個數(shù)減1,。
關鍵詞: 圖像處理,；分形；形態(tài)學開運算,；有限自動機

     雖然通用計算機已被廣泛地應用于圖像處理,，但是就其體系結構而言是不適合處理圖像數(shù)據(jù)的。通用計算機的串行性限制了它在圖像處理中的效率,，因此有必要開發(fā)專用的圖像處理器,。自20世紀60年代MATHERON G和 SERRA J創(chuàng)立了用于圖像處理的數(shù)學形態(tài)學以來,，在過去的50多年里得到了大量基于數(shù)學形態(tài)學的圖像處理器,包括Golay邏輯處理器[1]、Diff3[2],、PICAP[3],、Leitz 紋理分析系統(tǒng)[4]、CLIP 陣列處理器[5],、細胞計算機[6]和Delft 圖像處理器[7],。這些處理器對于圖像的局部變換有較好的效果,它們都屬于原胞機器[8],。
    自20世紀90年代KARI J將自動機應用于圖像壓縮以來,，在過去的近20年里，得到了基于有限自動機的大量圖像壓縮的有效算法[9],，并且將其中一些算法轉化成了實際的圖像壓縮技術[10],。
    數(shù)學形態(tài)學和自動機理論之所以能夠被應用于數(shù)字圖像處理，是因為多數(shù)圖像具有分形性,。而數(shù)學形態(tài)學中的探針體現(xiàn)了這種分形結構[11],，有限自動機識別的正規(guī)語言的正規(guī)分解也體現(xiàn)了分形結構[12-13]。
     本文將有限自動機應用于數(shù)學形態(tài)學基本運算開運算的實現(xiàn),，得到了可對圖像進行并行處理的有限自動機,，降低了開運算的時間復雜度。

    設圖像A含有m個像素點,，探針B含有n個像素點,。關于開運算的算法復雜度有如下結論。在通用計算機上,，完成開運算需要串行地進行2m×n次加減法和m×n次查找,而在開自動機上完成僅需要并行地進行2n-1次加減法和n-1次查找,。因此，利用有限自動機實現(xiàn)圖像開運算,，其時間復雜度僅取決于探針的像素個數(shù)n,，而與圖像的像素個數(shù)m無關。由于在圖像處理中探針通常要比圖像小得多,，因此用有限自動機實現(xiàn)開運算對降低運算的時間復雜度是有效的,。
    用開運算的有限自動機可以降低運算的時間復雜度。然而,，開運算結果的優(yōu)劣取決于探針的選擇,，并將直接影響到數(shù)字圖像處理的效果，只有探針選擇恰當,，開運算才有價值,。因此,利用有限自動機實現(xiàn)探針選取是一項有意義的工作。
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