摘要：为了精确提取图像的细节特征，改善图像增强的效果，该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素，并进行top-hat变换，分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想，实现了根据图像的局部灰度特性，动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中，根据提取到的细节的结构化特征，构造相应的自适应增益函数，从而实现图像的自适应增强。实验结果表明，该算法能较好地利用图像的自相关性，比传统的形态学增强方法更有效地突出图像的细节信息，且能抑制噪声的放大。

关键词：图像增强 形态学 自适应 结构元素 

单位：中北大学电子测试技术国家重点实验室 太原030051 仪器科学与动态测试教育部重点实验室 太原030051