形态学滤波
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数字形态学是图像处理的基本理论,这里简单介绍一下基本的形态学运算,针对的是灰度图像,包括:腐蚀与膨胀,开闭运算,形态学梯度,顶帽黑帽操作等等。
(1)腐蚀:局部最小值运算。用一个核,与图像进行卷积,这个核会计算它所覆盖的区域的像素点的最小值,并把这个最小值赋值给参考点,这样图像中的白色区域(高亮区)就会减小,黑色区域会变大,简单的可以认为腐蚀就是黑色区域扩大的一个过程。作用:分割、连接图像,消除图像中的小白点。
(2)膨胀:局部最大值运算。与腐蚀是一个相似运算,增加图像中的白色区域,减小黑色区域,简单认为膨胀就是白色区域扩大的一个过程。作用:分割、连接图像,消除图像中的小黑点。
(3)开运算:先腐蚀再膨胀。由于是先腐蚀,图像中的黑色区域增大,再次膨胀,黑色区域会减小,但是恢复不成原来的样子,减小的比增大的要小,所以图像整体的黑色区域会增大,图像中原本细小的白色区域会在一开始的腐蚀中消失,在之后的膨胀过程中不起作用,即开运算可以分割、连接细小连接部分,开运算比起腐蚀操作来说,多了一个膨胀的过程,所以比起腐蚀,开运算改变图像的程度稍微要小一点。
(4)闭运算:先膨胀再腐蚀。与开运算是一个相似操作,同理,图像整体的白色区域会增大,图像中原本细小的黑色区域会在一开始的膨胀中消失,对之后的腐蚀造成不起作用。
(5)形态学梯度:膨胀图减去腐蚀图。在图像灰度变化比较小的部分,其膨胀与腐蚀操作不会明显改变图像,但是到了图像梯度大的地方,膨胀与腐蚀会明显改变图像,相减之后剩下的部分便是图像梯度大的部分,即图像轮廓。
(6)顶帽:原图像与开运算结果之差。开运算结果是图像黑色部分增大,与原图像相减,就能得到那些变化了的区域,由于开运算对亮的区域影响较大,即能突出图像中比较亮的斑块。
(7)黑帽:闭运算结果与原图像之差。与顶帽是相似运算,能突出图像中比较暗的斑块。
(1)腐蚀:局部最小值运算。用一个核,与图像进行卷积,这个核会计算它所覆盖的区域的像素点的最小值,并把这个最小值赋值给参考点,这样图像中的白色区域(高亮区)就会减小,黑色区域会变大,简单的可以认为腐蚀就是黑色区域扩大的一个过程。作用:分割、连接图像,消除图像中的小白点。
(2)膨胀:局部最大值运算。与腐蚀是一个相似运算,增加图像中的白色区域,减小黑色区域,简单认为膨胀就是白色区域扩大的一个过程。作用:分割、连接图像,消除图像中的小黑点。
(3)开运算:先腐蚀再膨胀。由于是先腐蚀,图像中的黑色区域增大,再次膨胀,黑色区域会减小,但是恢复不成原来的样子,减小的比增大的要小,所以图像整体的黑色区域会增大,图像中原本细小的白色区域会在一开始的腐蚀中消失,在之后的膨胀过程中不起作用,即开运算可以分割、连接细小连接部分,开运算比起腐蚀操作来说,多了一个膨胀的过程,所以比起腐蚀,开运算改变图像的程度稍微要小一点。
(4)闭运算:先膨胀再腐蚀。与开运算是一个相似操作,同理,图像整体的白色区域会增大,图像中原本细小的黑色区域会在一开始的膨胀中消失,对之后的腐蚀造成不起作用。
(5)形态学梯度:膨胀图减去腐蚀图。在图像灰度变化比较小的部分,其膨胀与腐蚀操作不会明显改变图像,但是到了图像梯度大的地方,膨胀与腐蚀会明显改变图像,相减之后剩下的部分便是图像梯度大的部分,即图像轮廓。
(6)顶帽:原图像与开运算结果之差。开运算结果是图像黑色部分增大,与原图像相减,就能得到那些变化了的区域,由于开运算对亮的区域影响较大,即能突出图像中比较亮的斑块。
(7)黑帽:闭运算结果与原图像之差。与顶帽是相似运算,能突出图像中比较暗的斑块。
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