第6章 腐蚀,膨胀,细化算法
膨胀和腐蚀的特点
膨胀和腐蚀的特点
膨胀和腐蚀是图像处理中常用的操作,它们有各自独特的特点。
首先是膨胀操作。
膨胀操作是将图像中的物体边界向外扩张,可以用来填平物体内部的空洞、使物体边界变粗、连接相邻物体等。
其算法是将一个结构元素在图像上滑动,若结构元素的所有像素都是图像中某个物体的像素,则将结构元素的中心像素赋为该物体像素。
可以看出,膨胀操作会使物体变大,因此需要慎重使用。
其次是腐蚀操作。
腐蚀操作是将图像中的物体边界向内收缩,可以用来去除物体中的噪声、使物体边界变细、分离相邻物体等。
其算法与膨胀操作类似,将一个结构元素在图像上滑动,若结构元素的所有像素都是图像中某个物体的像素,则将结构元素的中心像素保持原来的像素值。
可以看出,腐蚀操作会使物体变小,因此也需要谨慎使用。
除了以上的特点,膨胀和腐蚀还有一些其他值得注意的点。
首先是结构元素的选择。
结构元素的大小、形状会影响膨胀和腐蚀的效果。
在选择结构元素时,需要根据实际需求进行调整。
其次是多次操作的效果。
多次膨胀操作会使物体越来越大,多次腐蚀操作会使物体越来越小。
因此,需要根据实际需求进行操作的次数。
在实际应用中,膨胀和腐蚀常常结合使用,可以用来进行形态学处理、边缘检测、图像分割等操作。
需要在实际需求和效果之间进行平衡和
选择,才能达到最佳的处理效果。
总之,膨胀和腐蚀是图像处理中常用且重要的操作,具有各自独特的
特点。
在使用时需要注意结构元素的选择、操作次数等因素,才能发
挥其最大的作用。
图像的腐蚀和膨胀
图像的腐蚀和膨胀研究背景和意义依据数学形态学集合论方法发展起来的图像处理方法,在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用,形成了一种独特的数字图像分析和理论。
数学形态学是图像处理和模式识别领域的新方法,其基本的思想是:用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状,已达到图像分析和识别的目的。
优势有一下几点:有效滤除噪声,保留图像中原有信息,算法很容易用并行处理方法有效实现,基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法,提取的边缘比较平滑,提取的图像骨架也比较连续,断点很少。
二.原理特殊领域运算形式——结构元素,在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。
运算结果是输出图像的相应像素。
运算效果取决于结构元素大小、内容以及逻辑运算性质。
结构元素:膨胀和腐蚀操作的最基本组成部分,用于测试输出图像,通常要比待处理的图像小的多。
二维平面结构元素由一个数值为0或1的矩阵组成。
结构元素的原点(锚点)指定了图像中需要处理的像素范围,结构元素中数值为1的点决定结构元素的领域像素在进行膨胀或腐蚀操作时是否需要参与计算。
常见的形态学运算有腐蚀和膨胀两种:腐蚀:删除对象边缘某些像素。
膨胀:给图像中的对象边缘添加像素。
三.算法及效果图膨胀算法:用3X3的结构元素扫描图像的每一个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作,如果都为0,结果图像的该像素点为0,否则为1。
膨胀算法的效果是使二值图像扩大一圈。
腐蚀的算法:用3X3的结构元素,扫描图像的每一个像素点,用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作,如果结果都为1,结果图像的该像素点为1,否则为0。
膨胀算法的结果:是二值图像减少一圈。
四.组合使用效果先腐蚀后膨胀的过程:利用它可以消除小物体,在纤细点处分离物体,平滑较大物体边界,但同时并不会明显改变原来物体的面积。
先膨胀后腐蚀的过程:利用它可以填充物体内细小空洞,连接临近物体、平滑其边界,但同时并不会明显改变原来物体的面积。
Python图像处理:图像腐蚀与图像膨胀
Python图像处理:图像腐蚀与图像膨胀图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要⽤来寻找图像中的极⼤区域和极⼩区域。
其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的⾼亮区域或⽩⾊部分进⾏扩张,其运⾏结果图⽐原图的⾼亮区域更⼤;腐蚀类似于“领域被蚕⾷”,将图像中的⾼亮区域或⽩⾊部分进⾏缩减细化,其运⾏结果图⽐原图的⾼亮区域更⼩。
1.图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下:该公式表⽰⽤B来对图像A进⾏膨胀处理,其中B是⼀个卷积模板或卷积核,其形状可以为正⽅形或圆形,通过模板B与图像A进⾏卷积计算,扫描图像中的每⼀个像素点,⽤模板元素与⼆值图像元素做“与”运算,如果都为0,那么⽬标像素点为0,否则为1。
从⽽计算B覆盖区域的像素点最⼤值,并⽤该值替换参考点的像素值实现膨胀。
下图是将左边的原始图像A膨胀处理为右边的效果图A⊕B。
2.图像腐蚀腐蚀的运算符是“-”,其定义如下:该公式表⽰图像A⽤卷积模板B来进⾏腐蚀处理,通过模板B与图像A进⾏卷积计算,得出B覆盖区域的像素点最⼩值,并⽤这个最⼩值来替代参考点的像素值。
如图所⽰,将左边的原始图像A腐蚀处理为右边的效果图A-B。
处理结果如下图所⽰:⼆. 图像腐蚀代码实现1.基础理论形态学转换主要针对的是⼆值图像(0或1)。
图像腐蚀类似于“领域被蚕⾷”,将图像中的⾼亮区域或⽩⾊部分进⾏缩减细化,其运⾏结果图⽐原图的⾼亮区域更⼩。
其主要包括两个输⼊对象:(1)⼆值图像(2)卷积核卷积核是腐蚀中的关键数组,采⽤numpy库可以⽣成。
卷积核的中⼼点逐个像素扫描原始图像,如下图所⽰:被扫描到的原始图像中的像素点,只有当卷积核对应的元素值均为1时,其值才为1,否则其值修改为0。
换句话说,遍历到的黄⾊点位置,其周围全部是⽩⾊,保留⽩⾊,否则变为⿊⾊,图像腐蚀变⼩。
2.函数原型图像腐蚀主要使⽤的函数为erode,其原型如下:dst = cv2.erode(src, kernel, iterations)参数dst表⽰处理的结果,src表⽰原图像,kernel表⽰卷积核,iterations表⽰迭代次数。
腐蚀膨胀算法原理
腐蚀膨胀算法原理
腐蚀膨胀算法是数字图像处理中一种常用的算法,它能够有效处理图像的边界检测以及对象提取问题。
在本文中,将深入讨论腐蚀膨胀算法的原理、优点和应用。
一、腐蚀膨胀算法原理
腐蚀膨胀算法是一种基于细化算法的图像处理算法,主要的思想是利用腐蚀或膨胀的操作改变图像的像素点,从而达到对图像边界的检测或对象的提取。
首先,我们需要确定腐蚀或膨胀操作的半径,半径越大,腐蚀或膨胀操作越明显。
腐蚀操作是把一个特定半径内所有像素点的灰度值变为0,而且腐蚀的成度越大,说明这个特定半径内的所有像素点的灰度值越小。
膨胀操作则是把一个特定半径内所有像素点的灰度值变为最大值,它与腐蚀操作相反,半径越大,膨胀的成度越大,说明特定半径内的所有像素点的灰度值越大。
二、腐蚀膨胀算法的优点
腐蚀膨胀算法比较简单,易于理解和实现,它不需要比较复杂的数学模型,也不需要复杂的参数调整,是图像处理中一种简单有效的算法。
另外,它还具有较强的抗噪声性能,也就是说它能够比较准确的检测出信号强度相对较弱的边界。
三、腐蚀膨胀算法的应用
腐蚀膨胀算法常用于图像边界检测和对象提取等方面,它具有一定的实际应用,例如在机器视觉中,可以使用腐蚀膨胀算法实现对特
定物体的准确定位和识别。
另外,也可以使用它来实现图像的噪声消除,或者将较弱的信号边界转换为较强的信号边界,以便使得后续的图像处理任务变得更加容易。
综上所述,腐蚀膨胀算法是一种常用的图像处理算法,主要用于图像的边界检测和对象提取,具有一定实际应用。
此外,它还具有较强的抗噪声性能,可以比较准确的检测出信号强度较弱的边界。
因此,腐蚀膨胀算法在图像处理中具有重要的意义。
先膨胀后腐蚀的运算_解释说明以及概述
先膨胀后腐蚀的运算解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在图像处理和形态学图像分析领域,先膨胀后腐蚀的运算被广泛应用。
该运算是一种基于形态学思想的操作,它通过对图像进行膨胀和腐蚀两个步骤的组合操作,能够改变图像的形状、大小、结构等特征。
这种运算方法具有一定的特点和优势,已被证明在许多应用场景中具有重要价值。
1.2 文章结构本文将首先介绍先膨胀后腐蚀的运算的定义和原理,在此基础上详细解释其具体步骤,并提供实例进行说明。
接着,将探讨该运算在图像处理、形态学图像分析以及模式识别等领域中的应用。
同时,本文还会与其他相关运算进行比较分析,并对不同尺寸结构元素对先膨胀后腐蚀结果影响进行深入研究。
最后,通过总结与展望来评估先膨胀后腐蚀运算的局限性和未来发展趋势。
1.3 目的本文旨在深入探讨先膨胀后腐蚀的运算,全面了解其原理、特点和应用领域,以及与其他相关运算的比较分析。
通过本文的阐述,读者将能够理解并掌握先膨胀后腐蚀运算,并能在实际应用中灵活运用该方法。
对于图像处理、形态学图像分析以及模式识别等领域的研究人员和工程师而言,本文将为他们提供有价值的参考和指导。
以上是“1. 引言”部分的内容,请根据需要进行修改和补充。
2. 先膨胀后腐蚀的运算解释说明:2.1 膨胀操作定义与原理:膨胀是形态学图像处理中的基本运算之一,它可以用来增强图像中亮度较高的区域。
膨胀操作基于结构元素,通过将结构元素沿着图像的每个像素进行平移,并找出覆盖范围内的最大值作为输出像素的灰度值。
这意味着,通过膨胀操作,图像中亮度较高的区域将会逐渐扩展。
膨胀操作可以用数学形式描述如下:D = A ⊕B其中,D表示进行膨胀后所得到的图像,A表示待处理的原始图像,B表示结构元素。
2.2 腐蚀操作定义与原理:与膨胀相反,腐蚀是一种可以去除图像中亮度较低区域的操作。
它同样依赖于结构元素,并根据在覆盖范围内找出最小值作为输出像素的灰度值。
因此,通过连续进行多次腐蚀操作,亮度较低或细小的细节将会不断被消除。
matlab腐蚀算法
matlab腐蚀算法什么是腐蚀算法?腐蚀算法是一种图像处理算法,用于缩小、消除或者断开图像中的物体的边缘。
这种算法基于一种简单的理念,即图像中的物体边缘通常比物体内部的区域更亮或者更暗。
该算法基于这个观察结果,通过在图像中移动一个称为“结构元素”的特定形状,来改变像素值从而减小图像中的物体。
在Matlab中,我们可以使用内置函数来实现腐蚀算法。
这个函数是“imerode”。
下面我们将一步一步回答有关腐蚀算法的一些关键问题。
1. 如何使用imerode函数?在Matlab中,我们可以使用imerode函数来执行图像的腐蚀操作。
它的基本语法如下:B = imerode(A, se)其中A是输入图像,se是一个称为结构元素的二进制矩阵。
该函数将在图像A的每个像素位置上滑动结构元素,并根据结构元素和图像像素的关系确定输出图像B中相应像素的值。
2. 什么是结构元素?结构元素是一个二进制矩阵,用于确定腐蚀算法如何修改图像。
它定义了在每个像素位置上考虑的邻域。
在Matlab中,结构元素可以是任何形状,例如矩形、圆形或自定义的形状。
我们可以使用strel函数创建结构元素。
例如,我们可以使用以下语法来创建一个3x3的矩形结构元素:se = strel('rectangle',[3 3])3. 腐蚀算法的工作原理是什么?腐蚀算法的工作原理基于结构元素和像素之间的关系。
在每个像素位置,腐蚀算法检查结构元素的形状和图像中对应像素的值。
如果结构元素的所有元素都与相应的图像像素相匹配(为1),则该像素被保留在输出图像中。
否则,输出图像中相应像素的值为0。
4. 如何选择合适的结构元素?结构元素的选择取决于应用的需求和图像特征。
对于不同的图像,我们可能需要不同形状和大小的结构元素。
一般来说,结构元素的大小越大,腐蚀操作越明显。
我们可以尝试不同形状(矩形、圆形等)和不同大小的结构元素来确定哪种类型的结构元素最适合我们要处理的图像。
形态学中的腐蚀与膨胀
数学形态学运算——腐蚀、膨胀、开运算、闭运算腐蚀简单说:就是以结构B的原点为基点沿着将要被腐蚀的图像A中的所有点移动,如果此时结构B中的所有点(包括原点)被A包含,那么被B原点沿着的A中的该点就保留,否则,该点就被抛弃。
可以看出,执行完该腐蚀指令后,A中突出部分,以及外围至少减少了结构B的一半(假设B的原点为B的中心)。
膨胀简单说:就是以结构B的原点为基点沿着将要被膨胀前的图像A中的所有点移动,如果此时结构B中至少有一个点(包括原点)被A包含,那么被沿着的A中的该点及周围就被B扩充,扩充范围为B的整个区域。
可以看出,膨胀后,原A沿着边缘外围被扩充了B的一半(假设B的原点为B的中心)。
数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学,灰度形态学由二值形态学扩展而来。
数学形态学有2个基本的运算,即腐蚀和膨胀,而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。
开运算就是先腐蚀再膨胀,闭运算就是先膨胀再腐蚀。
腐蚀粗略的说,腐蚀可以使目标区域范围“变小”,其实质造成图像的边界收缩,可以用来消除小且无意义的目标物。
式子表达为:该式子表示用结构B腐蚀A,需要注意的是B中需要定义一个原点,【而B的移动的过程与卷积核移动的过程一致,同卷积核与图像有重叠之后再计算一样】当B的原点平移到图像A的像元(x,y)时,如果B在(x,y)处,完全被包含在图像A重叠的区域,(也就是B中为1的元素位置上对应的A图像值全部也为1)则将输出图像对应的像元(x,y)赋值为1,否则赋值为0。
我们看一个演示图。
B依顺序在A上移动(和卷积核在图像上移动一样,然后在B的覆盖域上进行形态学运算),当其覆盖A的区域为[1,1;1,1]或者[1,0;1,1]时,(也就是B中‘1’是覆盖区域的子集)对应输出图像的位置才会为1。
膨胀粗略地说,膨胀会使目标区域范围“变大”,将于目标区域接触的背景点合并到该目标物中,使目标边界向外部扩张。
作用就是可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。
数字图像处理实验报告实验三
代码:
I=imread('lines.png');
F=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
thread=130/255;
subplot(2,2,2);
imhist(F);
图5-2 添上一层(漆)
3.开运算open:
4.闭close:
5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换)
条件严格的模板匹配
模板由两部分组成。 :物体, :背景。
图5-3 击不中变换示意图
性质:
(1) 时,
(2)
6.细化/粗化
(1)细化(Thin)
去掉满足匹配条件的点。
图5-4 细化示意图
se = strel('ball',5,5);
I2 = imerode(I,se);
imshow(I), title('Original')
figure, imshow(I2), title('Eroded')
Matlab用imopen函数实现图像开运算。用法为:
imopen(I,se);
I为图像源,se为结构元素
构造一个中心具有菱形结构的结构元素,R为跟中心点的距离
SE = strel('rectangle',MN)
构造一个矩形的结构元素,MN可写在[3 4],表示3行4列
SE = strel('square',W)
构造一个正方形的矩阵。
图像处理——灰度化、二值化、膨胀算法、腐蚀算法以及开运算和闭运算
图像处理——灰度化、⼆值化、膨胀算法、腐蚀算法以及开运算和闭运算⼀、RGBRGB模式使⽤为图像中每个的RGB分量分配⼀个0~255范围内的强度值。
RGB仅仅使⽤三种颜⾊,R(red)、G(green)、B(blue),就能够使它们依照不同的⽐例混合,在上呈现16777216(256 * 256 * 256)种颜⾊。
在电脑中,RGB的所谓“多少”就是指亮度,并使⽤整数来表⽰。
通常情况下,RGB各有256级亮度,⽤数字表⽰为从0、1、2...直到255。
⼆、ARGB⼀种,也就是⾊彩模式附加上Alpha()通道,常见于32位的。
ARGB---Alpha,Red,Green,Blue.三、灰度化在RGB模型中,假设R=G=B时,则彩⾊表⽰⼀种灰度颜⾊,当中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每⼀个像素仅仅需⼀个字节存放灰度值(⼜称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。
⼀般有下⾯四种⽅法对彩⾊图像进⾏灰度化,详细⽅法參考: 四、⼆值化⼀幅图像包含⽬标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出⽬标物体,最经常使⽤的⽅法就是设定⼀个全局的阈值T,⽤T 将图像的数据分成两部分:⼤于T的像素群和⼩于T的像素群。
将⼤于T的像素群的像素值设定为⽩⾊(或者⿊⾊),⼩于T的像素群的像素值设定为⿊⾊(或者⽩⾊)。
⽐⽅:计算每个像素的(R+G+B)/3,假设>127,则设置该像素为⽩⾊,即R=G=B=255;否则设置为⿊⾊,即R=G=B=0。
C#实现代码例如以下:public Bitmap binarization(){Bitmap bitImage = new Bitmap(pictureBox1.Image);//⼆值化pictureBox1中的图⽚Color c;int height = pictureBox1.Image.Height;int width = pictureBox1.Image.Width;for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){c = bitImage.GetPixel(j,i);int r = c.R;int g = c.G;int b = c.B;if ((r + g + b) / 3 >= 127){bitImage.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(255, 255, 255));}else{bitImage.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(0,0,0));}}}return bitImage;}执⾏结果如图:左边为处理前,右边为⼆值化后效果。
腐蚀膨胀算法详细解释
形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算(针对二值图而言)6.1 腐蚀腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。
可以用来消除小且无意义的物体。
腐蚀的算法:用3x3的结构元素,扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作如果都为1,结果图像的该像素为1。
否则为0。
结果:使二值图像减小一圈把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba包含于X,我们记下这个a点,所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。
用公式表示为:E(X)={a| Ba X}=X B,如图6.8所示。
图6.8 腐蚀的示意图图6.8中X是被处理的对象,B是结构元素。
不难知道,对于任意一个在阴影部分的点a,Ba 包含于X,所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。
阴影部分在X的范围之内,且比X小,就象X被剥掉了一层似的,这就是为什么叫腐蚀的原因。
值得注意的是,上面的B是对称的,即B的对称集Bv=B,所以X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果是一样的。
如果B不是对称的,让我们看看图6.9,就会发现X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果不同。
图6.9 结构元素非对称时,腐蚀的结果不同图6.8和图6.9都是示意图,让我们来看看实际上是怎样进行腐蚀运算的。
在图6.10中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B,那个标有origin的点是中心点,即当前处理元素的位置,我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。
腐蚀的方法是,拿B的中心点和X上的点一个一个地对比,如果B上的所有点都在X的范围内,则该点保留,否则将该点去掉;右边是腐蚀后的结果。
可以看出,它仍在原来X的范围内,且比X包含的点要少,就象X被腐蚀掉了一层。
图6.10 腐蚀运算图6.11为原图,图6.12为腐蚀后的结果图,能够很明显地看出腐蚀的效果。
图6.11 原图图6.12 腐蚀后的结果图下面的这段程序,实现了上述的腐蚀运算,针对的都是黑色点。
matlab 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
《深度探讨:Matlab中的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算》在图像处理领域,腐蚀、膨胀、开运算和闭运算是常用的图像处理技术。
它们可以帮助我们对图像进行形态学处理,从而对图像进行特定的操作和增强。
本文将从简单入手,深入探讨Matlab中的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的原理、应用和个人观点。
1. 腐蚀腐蚀是一种图像形态学处理操作,其主要作用是“侵蚀”目标的边界。
在Matlab中,可以使用im erode函数来进行腐蚀操作。
腐蚀操作可以帮助我们去除图像中的细小细节或者连接目标,使得图像中的目标变得更加清晰和突出。
腐蚀操作的核心思想在于利用一个结构元素对图像进行扫描,当结构元素与图像相交时,输出图像的对应像素值将取决于结构元素中的最小像素值。
2. 膨胀相对于腐蚀,膨胀是一种图像形态学处理操作,其主要作用是“膨胀”目标的边界。
在Matlab中,可以使用im dilate函数来进行膨胀操作。
膨胀操作可以帮助我们连接图像中的细小裂缝或者增强目标的边界,使得图像中的目标变得更加完整和饱满。
膨胀操作的核心思想在于利用一个结构元素对图像进行扫描,当结构元素与图像相交时,输出图像的对应像素值将取决于结构元素中的最大像素值。
3. 开运算开运算是腐蚀操作和膨胀操作的结合,其主要作用是先进行腐蚀操作,然后进行膨胀操作。
在Matlab中,可以使用im open函数来进行开运算。
开运算可以帮助我们去除图像中的噪声或者平滑图像中的目标,使得图像中的目标更加清晰和稳定。
开运算的核心思想在于先利用腐蚀操作去除细小细节,然后利用膨胀操作连接目标。
4. 闭运算闭运算是膨胀操作和腐蚀操作的结合,其主要作用是先进行膨胀操作,然后进行腐蚀操作。
在Matlab中,可以使用im close函数来进行闭运算。
闭运算可以帮助我们填充图像中的小洞或者平滑图像中的目标边界,使得图像中的目标更加完整和稳定。
闭运算的核心思想在于先利用膨胀操作连接裂缝,然后利用腐蚀操作去除小洞。
腐蚀膨胀算法原理
腐蚀膨胀算法原理腐蚀膨胀算法(Erosion and Dilation),是数字图像处理中常用的形态学操作之一、它们是基于图像中的区域形状进行处理的,可以用来改变图像的形态结构。
腐蚀操作可以使图像中的区域变小或者消失,而膨胀操作可以使图像中的区域变大或者连通。
腐蚀操作可以看作是将一个结构元素与图像进行逻辑“与”运算,如果结构元素的全部像素都与图像的相应位置的像素匹配,则该位置的像素值保持不变,否则将其置为0。
腐蚀操作能够删除图像中边缘或者小的细节部分。
腐蚀操作的基本原理是遍历图像的每一个像素,对于每个像素,检查其周围与结构元素的重叠部分(也称为该像素的邻域),如果重叠部分的像素值都为1,则保持原像素值不变,否则将其置为0。
这样,腐蚀操作不断缩小图像中的区域,直到所有的结构元素都与图像的相应位置的像素匹配。
腐蚀操作的伪代码如下:1.遍历图像的每一个像素2.对于每个像素,检查其周围与结构元素的重叠部分3.如果重叠部分的像素值都为1,则保持原像素值不变4.否则将其置为05.返回处理后的图像膨胀操作与腐蚀操作正好相反,可以看作是将一个结构元素与图像进行逻辑“或”运算,如果结构元素的任何像素与图像的相应位置的像素匹配,则该位置的像素值保持不变,否则将其置为1、膨胀操作可以使图像中的区域变大或者连通。
膨胀操作的基本原理与腐蚀操作类似,同样遍历图像的每一个像素,对于每个像素,检查其周围与结构元素的重叠部分,如果重叠部分的像素值中有一个为1,则保持原像素值不变,否则将其置为1、这样,膨胀操作可以不断扩大图像中的区域,直到所有的结构元素都与图像的相应位置的像素匹配。
膨胀操作的伪代码如下:1.遍历图像的每一个像素2.对于每个像素,检查其周围与结构元素的重叠部分3.如果重叠部分的像素值中有一个为1,则保持原像素值不变4.否则将其置为15.返回处理后的图像腐蚀膨胀算法常用于图像中的目标检测、边缘检测和形状识别等领域。
通过腐蚀操作可以消除孤立的噪声点或者细小的细节,从而提高目标检测的准确性。
A12_数学形态学腐蚀膨胀运算的快速算法
陆宗骐,朱煜: 数学形态学腐蚀膨胀运算的快速算法_______________________________第一作者简介: 陆宗骐(1945-),男,教授,主要研究领域为图像处理与模式识别,编著《C/C++图像处理编程》和合作编著《Visual C++.NET 图像处理编程》.数学形态学腐蚀膨胀运算的快速算法陆宗骐,朱煜(华东理工大学信息学院,上海,200237,E-mail: zqlu@ )摘 要: 本文介绍了数学形态学中结构元素为4连通或8连通的3×3邻域时腐蚀、膨胀运算的快速算法。
区域采用线段编码表示,腐蚀与膨胀运算在当前线段与其相邻的上下线段之间通过逻辑运算实现。
4连通邻域结构元素下作腐蚀(或膨胀)运算时,先将当前线段两侧各除去(扩展)一个像素,再与上下邻接线段作与(或)运算。
8连通邻域结构元素下与此相类似,不同在于参与运算的3条线段都需在两侧除去或扩展像素。
运算速度一般可提高3~5倍。
关键词: 数学形态学;腐蚀;膨胀;快速算法;Fast Algorithm of Mathematical Morphology Erosion and DilationOperationLU Zong-qi, ZHU Yu(The College of Information, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237)Abstract: In this paper, a fast algorithm of mathematical morphology erosion and dilation operation for 3×3 neighborhood structuring element with 4-connectivity or 8-connectivity is presented. Regions are marked with line segment encoding technique. Erosion and dilation operation are performed by Boolean calculation according to three adjacent lines, namely current line with its upper and lower adjacent lines. Erosion is obtained by logic operation AND. Dilation is obtained by logic operation OR. The new algorithm is 3~5 times faster than normal morphology operation. Keywords: Mathematical Morphology; Erosion; Dilation; Fast Algorithm;1 引言在计算机图形图像处理中有一些著名的处理算法,它们非常简单、巧妙,易于理解、易于实现,但往往存在运行速度慢的缺点,不经改进难以实际使用。
形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算)
形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算)
形态学是数字图像处理中常用的一种方法,主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算四种基本操作。
这些操作可以用来改变图像的形状和结构,从而实现对图像的分割、特征提取和去噪等处理。
膨胀是形态学处理中的一种操作,其主要作用是扩张图像中的目标区域。
具体来说,膨胀操作会将目标区域的边界向外扩展,使得目标变得更加完整和连通。
膨胀操作常常用于填充图像中的空洞、连接断裂的目标以及增加目标的大小和粗细。
与膨胀相反,腐蚀是一种将目标区域缩小和削弱的操作。
腐蚀操作会消除目标区域的边界像素,使得目标变得更加细化和疏松。
腐蚀操作常常用于去除图像中的噪声、分割目标区域以及减小目标的大小和粗细。
开运算是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作的组合操作。
开运算可以去除图像中的小型噪声,并使得目标区域更加平滑和连续。
开运算的效果类似于平滑滤波,可以减少图像中的细节和边缘。
闭运算是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作的组合操作。
闭运算可以填充图像中的小型空洞,并使得目标区域更加完整和连通。
闭运算的效果类似于形态学填充,可以增加目标的大小和粗细。
总的来说,形态学操作是一种非常有效的图像处理方法,可以用来改变图像的形状和结构,从而实现各种图像处理任务。
膨胀、腐蚀、
开运算和闭运算是形态学处理中常用的四种基本操作,它们各自具有不同的作用和效果,可以根据实际需求灵活选择和组合。
形态学操作在数字图像处理中有着广泛的应用,可以帮助我们更好地理解和处理图像数据,提取有用信息并实现各种图像处理任务。
【数字图像处理】二值化图像腐蚀运算与膨胀运算
【数字图像处理】⼆值化图像腐蚀运算与膨胀运算形态学基本概念基本思想:⽤⼀定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状,达到分析知识的⽬的。
可⽤于图像处理的各个⽅⾯,包括图像分割、边界检测、特征提取。
结构元素:形态学变换中的基本元素,使为了探测图像的某种结构信息⽽设计的特定形状和尺⼨的图像,称为收集图像结构信息的探针。
结构元素有多种类型:如圆形、⽅形、线型等,可携带知识(形态、⼤⼩、灰度和⾊度信息)来探测、研究图像的结构特点。
形态学运算包括:⼆值化腐蚀和膨胀、⼆值化开闭运算、⾻架抽取、击中击不中变换等。
形态学四个基本算⼦:膨胀,腐蚀、开启和闭合组成,这些基本运算还可以推导和组合成各种数学形态学实⽤算法。
腐蚀运算腐蚀运算思路:定义结构元素(与模板类似),结构元素在整幅图像中移动,移动到每个像素点上,只有结构元素与图像上对应像素点的像素值全部相等时,保留这个像素点的值。
腐蚀运算作⽤:消除物体边界点,使边界点向内部收缩,可以把⼩于结构元素的物体去除。
选取不同⼤⼩的结构元素,去除不同⼤⼩的物体。
如两个物体间有细⼩的连通,通过腐蚀可以将两个物体分开。
腐蚀运算:腐蚀运算⽰意图:基本⽅法:通常拖到结构元素在X域移动,在每⼀个位置上,当结构元素B在中⼼平移到X图像上的某优点(x,y)。
如果结构元素内的每⼀个像素都与以(x,y)为中⼼的相同邻域中对应像素完全相同,那么就保留(x,y)像素点。
对于不满⾜条件的像素点则全部删除,达到边界向内收缩效果。
腐蚀运算c语⾔实现⽔平腐蚀:不处理左右两边垂直腐蚀:不处理上下两⾏全⽅位腐蚀:不处理四周 int Image[120][180];memset(Image, 0, sizeof(Image));//全⽅位腐蚀运算for (int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++){for (int j = 1; j < Use_Line - 1; j++){if (Image_Use[i][j] == 255 &&Image_Use[i][j + 1] == 255 &&Image_Use[i][j - 1] == 255){Image[i][j] = 255;}}}膨胀运算膨胀运算思路:定义结构元素(与模板类似),结构元素在整幅图像中移动,移动到每个像素点上,如果结构元素与图像上对应像素点的像素值⾄少有⼀个像素相等时,保留这个像素点的值。
图像形态学
应用:使用连通分量检测包装食物中的外 来物
连通分量提取的应用举例
形态学的主要应用
凸壳: 如果连接集合A内任意两个点的直线段都在A的内 部,则A是凸形的 集合S的凸壳H是包含S的最小凸集合H-S称为S的 凸缺 求取集合A的凸壳C(A)的简单形态学算法: 令Bi表示4个结构元素,i=1,2,3,4,
膨胀和腐蚀
膨胀:使图像扩大 A和B是两个集合,A被B膨胀定义为:
上式表示:B的反射进行平移与A的交集不为空 B的反射:相对于自身原点的映象 B的平移:对B的反射进行位移
膨胀和腐蚀
膨胀的另一个定义
上式表示:B的反射进行平移与A的交集是 A的子集
适合算法实现. 其过程如下: 将结构元素B的原点移至集合A的某一点, 将结构元素中点的坐标与集合A中该点坐标相 加,得到对集合中一点的膨胀运算结果. 对集合对集合中所有元素重复该过程
膨胀应用举例
桥接文字裂缝
优点:在一幅二值图像中直接得到结果,对 比低通滤波方法
膨胀和腐蚀
腐蚀:使图像缩小 A和B是两个集合,A被B腐蚀定义为:
集合B称为结构元素 将结构元素B相对于集合A进行平移, 只要平 移后结构元素都包含在集合中, 那么这样的平移 点都是
对一个给定的目标图像X和一个 对一个给定的目标图像 和一个 在图像上移动。 结构元素 S,将S在图像上移动。 , 在图像上移动 在每一个当前位置x, 在每一个当前位置 ,S+x只有三 只有三 种可能的状态 第一种情形说明S+x与X相关最大 相关最大, 第一种情形说明S+x与X相关最大, 第二种情形说明S+x与X不相关, 与 不相关 不相关, 第二种情形说明 而第三种情形说明S+x与X只是部 与 只是部 而第三种情形说明 分相关
腐蚀膨胀
最近的实验中需要对二值图像进行减噪处理,图像形态学中的腐蚀和膨胀能很好的解决此问题。
如果在腐蚀和膨胀操作前,对灰度图像做一次滤波,减噪效果将更明显。
腐蚀的具体操作是:用一个结构元素(一般是3×3的大小)扫描图像中的每一个像素,用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作,如果都为1,则该像素为1,否则为0。
膨胀的具体操作是:用一个结构元素(一般是3×3的大小)扫描图像中的每一个像素,用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作,如果都为0,则该像素为0,否则为1。
腐蚀的作用是消除物体边界点,使目标缩小,可以消除小于结构元素的噪声点;膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中,使目标增大,可添补目标中的空洞。
开运算是先腐蚀后膨胀的过程,可以消除图像上细小的噪声,并平滑物体边界。
闭运算时先膨胀后腐蚀的过程,可以填充物体内细小的空洞,并平滑物体边界。
一、图像腐蚀膨胀细化的基本原理1.图像细化的基本原理⑴图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量,比如边界、骨架以及凸壳,还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。
图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像。
在二值图像中,所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述,二值图像的各个分量是Z2的元素。
假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合,网格中值为1的点是集合的元素,当结构元素的原点移到点(x,y)时,记为Sxy,为简单起见,结构元素为3x3,且全都为1,在这种限制下,决定输出结果的是逻辑运算。
⑵二值图像的逻辑运算逻辑运算尽管本质上很简单,但对于实现以形态学为基础额图像处理算法是一种有力的补充手段。
在图像处理中用到的主要逻辑运算是:与、或和非(求补),它们可以互相组合形成其他逻辑运算。
⑶膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础,许多形态学算法都是以这两种运算为基础的。
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第6章腐蚀,膨胀,细化算法这一章的内容我认为是最有趣的。
还记得前言中那个抽取骨架的例子吗?现在我们就来看看它是如何实现的。
今天所讲的内容属于一门新兴的学科:数学形态学(Mathematical Morphology)。
说起来很有意思,它是法国和德国的科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。
形态学的用途主要是获取物体拓扑和结构信息,它通过物体和结构元素相互作用的某些运算,得到物体更本质的形态。
在图象处理中的应用主要是:(1)利用形态学的基本运算,对图象进行观察和处理,从而达到改善图象质量的目的;(2)描述和定义图象的各种几何参数和特征,如面积、周长、连通度、颗粒度、骨架和方向性等。
限于篇幅,我们只介绍二值图象的形态学运算,对于灰度图象的形态学运算,有兴趣的读者可以阅读有关的参考书。
在程序中,为了处理的方便,还是采用256级灰度图,不过只用到了调色板中的0和255两项。
先来定义一些基本符号和关系。
1.元素设有一幅图象X,若点a在X的区域以内,则称a为X的元素,记作a∈X,如图6.1所示。
2.B包含于X设有两幅图象B,X。
对于B中所有的元素ai,都有ai∈X,则称B包含于(included in)X,记作B X,如图6.2所示。
3.B击中X设有两幅图象B,X。
若存在这样一个点,它即是B的元素,又是X的元素,则称B击中(hit)X,记作B↑X,如图6.3所示。
4.B不击中X设有两幅图象B,X。
若不存在任何一个点,它即是B的元素,又是X的元素,即B和X的交集是空,则称B不击中(miss)X,记作B∩X=Ф;其中∩是集合运算相交的符号,Ф表示空集。
如图6.4所示。
图6.1 元素图6.2 包含图6.3 击中图6.4 不击中5.补集设有一幅图象X,所有X区域以外的点构成的集合称为X的补集,记作X c,如图6.5所示。
显然,如果B∩X=Ф,则B在X的补集内,即B X c。
图6.5 补集的示意图6.结构元素设有两幅图象B,X。
若X是被处理的对象,而B是用来处理X的,则称B为结构元素(structure element),又被形象地称做刷子。
结构元素通常都是一些比较小的图象。
7.对称集设有一幅图象B,将B中所有元素的坐标取反,即令(x,y)变成(-x,-y),所有这些点构成的新的集合称为B的对称集,记作B v,如图6.6所示。
8.平移设有一幅图象B,有一个点a(x0,y0),将B平移a后的结果是,把B中所有元素的横坐标加x0,纵坐标加y0,即令(x,y)变成(x+x0,y+y0),所有这些点构成的新的集合称为B的平移,记作B a,如图6.7所示。
图6.6 对称集的示意图图6.7 平移的示意图好了,介绍了这么多基本符号和关系,现在让我们应用这些符号和关系,看一下形态学的基本运算。
6.1 腐蚀把结构元素B平移a后得到B a,若B a包含于X,我们记下这个a点,所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。
用公式表示为:E(X)={a| B a X}=X B,如图6.8所示。
图6.8 腐蚀的示意图图6.8中X是被处理的对象,B是结构元素。
不难知道,对于任意一个在阴影部分的点a,B a包含于X,所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。
阴影部分在X的范围之内,且比X小,就象X被剥掉了一层似的,这就是为什么叫腐蚀的原因。
值得注意的是,上面的B是对称的,即B的对称集B v=B,所以X被B腐蚀的结果和X被B v腐蚀的结果是一样的。
如果B不是对称的,让我们看看图6.9,就会发现X被B腐蚀的结果和X被B v腐蚀的结果不同。
图6.9 结构元素非对称时,腐蚀的结果不同图6.8和图6.9都是示意图,让我们来看看实际上是怎样进行腐蚀运算的。
在图6.10中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B,那个标有origin的点是中心点,即当前处理元素的位置,我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。
腐蚀的方法是,拿B的中心点和X上的点一个一个地对比,如果B上的所有点都在X的范围内,则该点保留,否则将该点去掉;右边是腐蚀后的结果。
可以看出,它仍在原来X的范围内,且比X包含的点要少,就象X被腐蚀掉了一层。
图6.10 腐蚀运算图6.11为原图,图6.12为腐蚀后的结果图,能够很明显地看出腐蚀的效果。
图6.11 原图图6.12 腐蚀后的结果图下面的这段程序,实现了上述的腐蚀运算,针对的都是黑色点。
参数中有一个BOOL变量,为真时,表示在水平方向进行腐蚀运算,即结构元素B为;否则在垂直方向上进行腐蚀运算,即结构元素B为。
BOOL Erosion(HWND hWnd,BOOL Hori){DWORD OffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;LPSTR lpPtr;HLOCAL hTempImgData;LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;LPSTR lpTempPtr;HDC hDc;HFILE hf;LONG x,y;unsigned char num;int i;//为了处理方便,仍采用256级灰度图,不过只用调色板中0和255两项if( NumColors!=256){MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!", "Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;}OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);//BufSize为缓冲区大小BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;//为新的缓冲区分配内存if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL){MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;}lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);//拷贝头信息和位图数据memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);if(Hori){//在水平方向进行腐蚀运算for(y=0;y<bi.biHeight;y++){//lpPtr指向原图数据,lpTempPtr指向新图数据lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;for(x=1;x<bi.biWidth-1;x++){//注意为防止越界,x的范围从1到宽度-2num=(unsigned char)*lpPtr;if (num==0){ //因为腐蚀掉的是黑点,所以只对黑点处理*lpTempPtr=(unsigned char)0; //先置成黑点for(i=0;i<3;i++){num=(unsigned char)*(lpPtr+i-1);if(num==255){//自身及上下邻居中若有一个不是黑点,则将该点腐//蚀成白点*lpTempPtr=(unsigned char)255;break;}}}//原图中就是白点的,新图中仍是白点else *lpTempPtr=(unsigned char)255;//指向下一个象素lpPtr++;lpTempPtr++;}}}else{//在垂直方向进行腐蚀运算for(y=1;y<bi.biHeight-1;y++){ //注意为防止越界,y的范围从1到高度-2 //lpPtr指向原图数据,lpTempPtr指向新图数据lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);lpTempPtr=(char *)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);for(x=0;x<bi.biWidth;x++){num=(unsigned char)*lpPtr;if (num==0){ //因为腐蚀掉的是黑点,所以只对黑点处理*lpTempPtr=(unsigned char)0; //先置成黑点for(i=0;i<3;i++){num=(unsigned char)*(lpPtr+(i-1)*LineBytes);if(num==255){//自身及上下邻居中若有一个不是黑点,则将该点腐//蚀成白点*lpTempPtr=(unsigned char)255;break;}}}//原图中就是白点的,新图中仍是白点else *lpTempPtr=(unsigned char)255;//指向下一个象素lpPtr++;lpTempPtr++;}}}if(hBitmap!=NULL)DeleteObject(hBitmap);hDc=GetDC(hWnd);//产生新的位图hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData, (LONG)CBM_INIT,(LPSTR)lpTempImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD),(LPBITMAPINFO)lpTempImgData, DIB_RGB_COLORS);//起不同的结果文件名if(Hori)hf=_lcreat("c:\\herosion.bmp",0);elsehf=_lcreat("c:\\verosion.bmp",0);_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);_lclose(hf);//释放内存及资源ReleaseDC(hWnd,hDc);LocalUnlock(hTempImgData);LocalFree(hTempImgData);GlobalUnlock(hImgData);return TRUE;}6.2 膨胀膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算,其定义是:把结构元素B平移a后得到B a,若B a击中X,我们记下这个a点。