形态学腐蚀膨胀
形态学运算中腐蚀
形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算:1. 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。
2. 膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩张的过程。
可以用来填补物体中的空洞。
3. 先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。
用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
4. 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。
用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
5. 通常,由于噪声的影响,图象在阈值化后所得到边界往往是很不平滑的,物体区域具有一些噪声孔,背景区域上散布着一些小的噪声物体。
连续的开和闭运算可以有效地改善这种情况。
有时需要经过多次腐蚀之后再加上相同次数的膨胀,才可以产生比较好的效果。
6. 腐蚀操作会去掉物体的边缘点,细小物体所有的点都会被认为是边缘点,因此会整个被删去。
再做膨胀时,留下来的大物体会变回原来的大小,而被删除的小物体则永远消失了。
7. 膨胀操作会使物体的边界向外扩张,如果物体内部存在小空洞的话,经过膨胀操作这些洞将被补上,因而不再是边界了。
再进行腐蚀操作时,外部边界将变回原来的样子,而这些内部空洞则永远消失了。
图像膨胀的Matlab实现:可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象。
结构元素对象可以是strel函数返回的对象,也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵。
此外,imdilate还可以接受两个可选参数:PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小、PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像)。
举个实例如下:步骤1,首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵。
>> BW=zeros(9,10);>> BW(4:6,4:7) =1BW =0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0步骤2,使用一个3×3的正方形结构元素对象对创建的图像进行膨胀。
像的形态学处理方法包括
像的形态学处理方法包括形态学处理是数字图像处理领域的重要技术之一,主要用于图像的形状、大小和结构的分析与变换。
以下是几种常见的形态学处理方法:1. 膨胀(Dilation):膨胀操作可以扩大图像中明亮区域的像素值,从而增大目标物体的尺寸。
膨胀操作使用一个结构元素(strel)对图像进行滑动,当结构元素中的像素点与源图像中的像素点匹配时,将目标图像中对应位置设置为白色。
多次膨胀操作会导致目标物体变得更大。
2. 腐蚀(Erosion):腐蚀操作与膨胀操作相反,它可以缩小图像中明亮区域的像素值,从而减小目标物体的尺寸。
腐蚀操作使用同样的结构元素(strel)对图像进行滑动,当结构元素中的所有像素点与源图像中的所有像素点匹配时,将目标图像中对应位置设置为白色。
多次腐蚀操作会导致目标物体变得更小。
3. 开运算(Opening):开运算是先进行腐蚀操作,然后再进行膨胀操作。
开运算可以去除噪点、平滑图像边界,并保持图像中明亮区域的形态特征。
4. 闭运算(Closing):闭运算是先进行膨胀操作,然后再进行腐蚀操作。
闭运算可以填充图像中的空洞、连接断裂的物体,并保持图像中较暗区域的形态特征。
5. 边缘检测:利用膨胀和腐蚀操作的差异来检测图像中的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel算法、Prewitt算法和Canny算法等。
6. 骨架化(Skeletonization):骨架化是通过连续的腐蚀操作将物体细化到只有一个像素宽度的过程。
骨架化操作可以提取图像中物体的形状特征,并用于形状匹配、特征提取等应用。
7. 捕获区域(Region Filling):捕获区域操作是通过连续的膨胀操作填充图像中的空洞,以便更好地分析和处理图像。
捕获区域操作可以应用于图像分割、目标识别等应用中。
除了上述方法,形态学处理还可以结合其他图像处理技术,如阈值化、滤波和边缘检测等,来进行更为复杂的操作和分析。
形态学处理方法在图像分析、目标识别、医学图像处理等领域有着广泛的应用和研究。
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)={alBa C 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。
y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。
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形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算
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形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算
分类: 数字图像处理
2011-10-22 09:55 3373人阅读 评论(0) 收藏 举报
开运算和闭运算
(1)开运算
先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物
体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
(2)闭运算
博客专栏
OpenCV图像处
理 文章:16篇 阅读:31587
闭运算,B1作用结果:去掉小刺,但未去掉小桥;B2作用结果:去掉小 刺,和小桥。
文章分类
OpenCV (27) C# (34) XML (3) C/C++ (125) Matlab (6) 数字图像处理 (31) linux/ubuntu (34) 其他 (15) 杂谈 (8) svn (2) CUDA (8) TBB (2) OpenMP (2) 算法/数据结构 (37)
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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一类基础的图像处理方法,主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。
膨胀运算是指将原图像中的对象进行膨胀,从而扩充其面积和增加其厚度的操作。
具体实现方法包括选定一个结构元素,在图像上滑动并进行覆盖操作。
该方法常被用于缩小空洞、连接断裂区域和增强图像边缘等处理,同时也可用于通常的形态学处理。
腐蚀运算则是指将原图像中的对象进行“腐蚀”,从而去除其周围的噪声和小细节。
具体实现方法和膨胀运算相似,同样需要选定一个结构元素,并在图像上滑动并进行覆盖操作。
不过需要特别注意的是,腐蚀运算会使图像缩小,因此需要对结果进行调整以避免造成图像的变形。
开运算和闭运算则是形态学处理中两个较为重要的操作。
开运算首先对原图像进行腐蚀操作,然后对处理后的图像进行膨胀,起到去除噪声和小细节、平滑增强边缘的作用。
而闭运算则是首先对原图像进行膨胀操作,然后再进行腐蚀,用于填充空洞、平滑边缘和连接断裂区域。
总之,形态学是数字图像处理中非常重要的一类方法,适用于去除噪声、连接区域、平滑边缘等各种实际问题的解决。
我们需要结合具体问题进行选用,并根据具体实现方法进行调整和优化,以达到最佳处理效果。
二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv
【二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv的深度解析】一、概念介绍1. 二值形态学在图像处理中,二值形态学是一种针对二值图像进行的形态学操作,主要包括膨胀、腐蚀、开、闭运算等。
2. 膨胀膨胀是二值形态学中的一种基本操作,它能够使目标区域扩张并填充内部的空洞,从而使目标变大。
3. 腐蚀腐蚀是二值形态学中的另一种基本操作,它能够使目标区域收缩并去除边缘细节,从而使目标变小。
4. 开运算开运算是先腐蚀后膨胀的组合操作,可以用来去除图像中的噪声和小的干扰目标。
5. 闭运算闭运算是先膨胀后腐蚀的组合操作,可以用来填补图像中的小孔和裂缝。
二、深入探讨1. 膨胀的原理和作用膨胀通过结构元素的滑动来扩张目标区域,可以使目标变大,填充空洞,连接断裂的目标,是图像处理中常用的操作之一。
2. 腐蚀的原理和作用腐蚀通过结构元素的滑动来收缩目标区域,可以使目标变小,去除边缘细节,分离接触的目标,也是图像处理中常用的操作之一。
3. 开闭运算的应用场景开运算通常用于去除图像中的小噪声和杂点,可以平滑目标轮廓,提高目标边缘的连通性;闭运算通常用于填补图像中的小孔和断裂,可以使目标更加完整,减少断裂和裂缝。
4. opencv中的二值形态学函数opencv提供了丰富的二值形态学函数,可以方便地进行膨胀、腐蚀、开、闭运算,如cv2.dilate()、cv2.erode()、cv2.morphologyEx()等,可以通过设置结构元素的形状和大小来调整操作效果。
5. 个人观点和理解对于二值形态学操作,我认为膨胀和腐蚀是其基础,而开闭运算则是在这两者基础上的进一步应用,能够更加精细地处理目标区域,去除干扰和噪声,提取有效信息。
在实际应用中,需要根据具体情况选择不同的操作和参数,以达到最佳的处理效果。
三、总结回顾通过本文的介绍和分析,我们深入理解了二值形态学中的膨胀、腐蚀、开、闭运算的原理和作用,以及在opencv中的应用方式。
我们也从个人观点出发,探讨了这些操作的实际意义和效果。
形态学处理膨胀和腐蚀
形态学处理膨胀和腐蚀好嘞,今天我们聊聊形态学处理里的膨胀和腐蚀。
这听起来像是高深的科学名词,其实它们在图像处理里就像是咱们生活中的调味品,能让你的图像变得更美味。
想象一下,你在厨房里做饭,光有盐和胡椒可不够,还得有些独特的香料来提升风味。
膨胀和腐蚀就是这样的小秘密。
咱们来说说膨胀。
这就像是给图像穿了一层华丽的衣服,真是让人眼前一亮。
你想想,图像上的小点点在这个过程中就像是被“喂胖”了一样,慢慢膨胀开来。
你瞧,原本那些稀稀拉拉的像素瞬间变得丰满起来,边缘变得更加圆润,整个图像看起来更饱满、更有活力。
是不是感觉就像看到朋友从一个青涩少年变成了一个风度翩翩的大叔,心里那个自豪啊,真想给他来个大拇指!这样处理过的图像,边缘更光滑,缺口也不见了,真是妙不可言。
不过,膨胀也有它的小麻烦。
就好比我们偶尔吃多了,肚子胀得不行。
有些细节可能就被淹没了,原本清晰的轮廓可能变得模糊不清。
想象一下,你在画画,结果一不小心把颜色泼到了旁边,哎,真是得不偿失。
要是这图像里的信息被淹没了,那可就麻烦了。
所以,咱们在使用膨胀的时候,要谨慎点,心里得有数,别让它把一切都搞得一团糟。
接下来就是腐蚀了,听起来是不是有点严肃?别担心,这可不是要让你的图像变得灰暗。
腐蚀其实就像是给图像减肥,帮助那些多余的部分去掉。
就像你秋天扫落叶,清理掉那些多余的杂草,留下干净整洁的花园。
经过腐蚀处理后,图像的细节会更加明显,原本杂乱的背景也会变得更加整洁,仿佛一下子清晰了不少。
这时候,边缘变得尖锐了,形状更加分明。
就像你用刀切蛋糕,切出的每一块都是那么整齐。
可是,腐蚀也是有它的短板哦。
减肥太过了,可能连必要的部分也一起减掉,最终图像看起来就像是被削减了好几块,失去了原有的风采。
这样一来,原本生动的画面瞬间变得干瘪,真是让人心疼。
咱们再说说这两者的结合,嘿,这可是魔法般的存在。
膨胀和腐蚀如果搭档起来,简直就像是一个完美的舞蹈组合。
先来个膨胀,让图像膨胀得更丰满,再进行腐蚀,修剪掉那些不必要的部分,最终呈现出的效果,简直就像是经过打磨的璀璨钻石,闪闪发光。
形态学处理 简述膨胀和腐蚀的运算原理和适用场合
形态学处理简述膨胀和腐蚀的运算原理和适用场合下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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膨胀运算和腐蚀运算
膨胀运算和腐蚀运算
膨胀运算和腐蚀运算是数字图像处理中常用的形态学图像处理技术。
它们是基于图像的形状和结构特征来操作,能够在图像中识别和增强物体的形态。
下面是膨胀运算和腐蚀运算的简要解释:
1. 膨胀运算是对图像进行扩张和增大的一种操作。
它的基本思想是利用一个结构元素在图像中滑动,当结构元素与原始图像上的像素重合时,取结构元素内最大的像素值作为该像素点的新像素值。
因此,膨胀运算可以使目标物体变得更加坚定、更加圆滑,同时可以去除孔洞和内部噪声,使物体形态更加清晰明了。
2. 腐蚀运算是一种对图像进行收缩和缩小的操作。
它的基本思想是利用结构元素在图像上滑动,当结构元素完全覆盖要处理的像素时,取结构元素内最小的像素值作为该像素点的新像素值。
因此,腐蚀运算可以使物体边缘变得更加精细和明显,同时可以消除细节和孤立的小物体,使边缘和形态更加清晰和明了。
总的来说,膨胀和腐蚀是图像处理中常用的两种基本形态学操作,常常配合使用,以达到更好的图像增强、物体分割、形态分析等目的。
1/ 1。
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。
腐蚀膨胀算法原理
腐蚀膨胀算法原理
腐蚀膨胀算法是一种基于形态学的图像处理技术,它的基本原理是:在按照给定的模板尺寸,以一定的步长,沿图像的边界线滑动,将边界线上的像素点变为白色(1),并随着滑动的过程不断扩大腐蚀的面积,使边界线逐渐消失,被腐蚀的图像越来越小;而膨胀过程则是将腐蚀后的图像恢复到原有大小,并使边界线重新出现。
腐蚀膨胀算法的基本步骤是:首先,根据图像的尺寸,设置模板大小,并以一定的步长沿着图像的边界线滑动;其次,在滑动的过程中,将边界线上的像素点变为0,进行腐蚀;然后,腐蚀过程结束后,将腐蚀后的图像进行膨胀,使图像恢复原有尺寸,并让边界线重新出现;最后,将膨胀后的图像进行保存,完成整个腐蚀膨胀算法处理过程。
腐蚀膨胀算法在图像处理中有着重要的应用,它可以用来实现图像的提取、分割和连通区域检测等。
例如,在图像提取过程中,首先将图像进行腐蚀处理,以消除噪声;然后膨胀处理,以恢复图像的原始状态;最后,不断重复腐蚀膨胀处理,以提取出感兴趣的物体。
此外,腐蚀膨胀算法还可以用于图像分割,通过腐蚀和膨胀,可以将图像分割成不同的连通区域,从而实现图像的分割。
腐蚀膨胀算法是一种基于形态学的图像处理技术,它的基本原理是:在按照给定的模板尺寸,以一定的步长,沿图像的边界线滑动,将
边界线上的像素点变为0,并随着滑动的过程不断扩大腐蚀的面积,使边界线逐渐消失,被腐蚀的图像越来越小;而膨胀过程则是将腐蚀后的图像恢复到原有大小,并使边界线重新出现。
它可以用于图像的提取、分割和连通区域检测等,是图像处理中非常重要的一种技术。
时间序列形态学计算腐蚀 膨胀
时间序列形态学计算腐蚀膨胀腐蚀与膨胀是数字图像处理中常用的形态学操作,它们可以用于图像的边缘检测、图像分割和图像重构等应用。
本文将介绍腐蚀与膨胀的基本概念和实现算法,并探讨它们在时间序列分析中的应用。
腐蚀和膨胀是形态学中的两个基本操作,它们可以通过结构元素与图像的卷积运算来实现。
结构元素是一个小的二值图像,用于定义腐蚀和膨胀的操作效果。
腐蚀操作可以使图像中的物体边界向内部收缩,而膨胀操作可以使物体边界向外部扩张。
这两个操作可以通过滑动结构元素的方式在图像上进行,从而实现对图像的形态学处理。
在时间序列分析中,腐蚀和膨胀可以应用于信号的平滑和噪声去除。
对于一个时间序列,可以将其看作是一个一维图像,腐蚀和膨胀操作可以用于对信号进行局部平滑和噪声滤波。
具体来说,腐蚀操作可以将信号中的极大值点向内部移动,从而平滑信号的峰值;而膨胀操作可以将信号中的极小值点向外部移动,从而平滑信号的谷底。
通过腐蚀和膨胀操作,可以有效地减小信号中的噪声,并提取出信号中的重要特征。
除了在信号平滑和噪声去除方面的应用,腐蚀和膨胀还可以用于时间序列的边缘检测和特征提取。
腐蚀操作可以将信号中的边界点向内部移动,从而提取出信号的边缘信息;而膨胀操作可以将信号中的边界点向外部移动,从而扩张信号的边缘区域。
通过腐蚀和膨胀操作,可以有效地提取出信号中的边缘特征,并用于后续的分析和处理。
在实际应用中,腐蚀和膨胀通常会结合其他形态学操作一起使用,以达到更好的效果。
例如,可以先对信号进行腐蚀操作,然后再进行膨胀操作,从而实现信号的开运算;或者先进行膨胀操作,然后再进行腐蚀操作,从而实现信号的闭运算。
通过不同的操作顺序和结构元素的选择,可以实现对信号的不同处理效果。
腐蚀和膨胀是数字图像处理中常用的形态学操作,在时间序列分析中也有广泛的应用。
它们可以用于信号的平滑和噪声去除,边缘检测和特征提取等方面,具有重要的意义和价值。
因此,熟练掌握腐蚀和膨胀的原理和实现算法,对于时间序列分析的研究和应用具有重要的指导意义。
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。
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。
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。
二值形态学的基本运算包括
二值形态学的基本运算包括
二值形态学的基本运算包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。
这些基本运算在图像处理中起着至关重要的作用,可以帮助我们实现图像的去噪、分割、提取特征等操作。
膨胀是一种常用的形态学操作,它可以将图像中的目标区域进行扩张。
膨胀操作的基本思想是使用一个结构元素,遍历整幅图像,在结构元素覆盖的区域内取最大像素值作为输出图像相应位置的像素值。
这样可以使目标物体变大,填补物体间的空隙,弥补物体边缘不光滑的问题。
接着,腐蚀是膨胀的逆操作,它可以将图像中的目标区域进行收缩。
腐蚀操作的基本思想是使用一个结构元素,遍历整幅图像,在结构元素覆盖的区域内取最小像素值作为输出图像相应位置的像素值。
这样可以使目标物体变小,去除噪声点,使物体边缘更加清晰。
开运算是先腐蚀后膨胀的组合操作,可以消除图像中的小型干扰物体。
开运算的基本思想是先对图像进行腐蚀操作,然后再对腐蚀后的图像进行膨胀操作,以此来消除小的干扰物体,保留主要的目标物体。
闭运算是先膨胀后腐蚀的组合操作,可以填充图像中的小孔和裂缝。
闭运算的基本思想是先对图像进行膨胀操作,然后再对膨胀后的图像进行腐蚀操作,以此来填充小孔和裂缝,使目标物体更加完整。
总的来说,二值形态学的基本运算是图像处理中的重要工具,可以帮助我们实现对图像的精确处理和分析。
通过合理应用膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作,我们可以更好地处理图像中的目标物体,提取出我们需要的信息,为后续的图像处理工作奠定基础。
希望通过本文的介绍,读者对二值形态学的基本运算有了更深入的了解,能够在实际应用中灵活运用这些操作,提高图像处理的效率和准确性。
形态学方法基本操作:膨胀、腐蚀、开运算和闭运算可视化效果
形态学方法的基本操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。
这些操作在形态学变换中起着重要的作用。
以下是这些操作的可视化效果:
1. 膨胀操作:膨胀操作可以扩大图像中高亮区域,使图像变得更加明亮。
在形态学变换中,膨胀操作通常被用于突出图像中的细节和特征。
2. 腐蚀操作:腐蚀操作可以缩小图像中高亮区域,使图像变得更加暗淡。
在形态学变换中,腐蚀操作通常被用于消除图像中的噪声和小的细节。
3. 开运算:开运算是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作。
这种操作可以去除图像中的小点、毛刺和小桥,同时总的位置和形状不会发生改变。
在形态学变换中,开运算通常被用于提取图像中的轮廓和线条。
4. 闭运算:闭运算是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作。
这种操作可以填平图像中的小湖(即小孔),弥合小的裂缝,同时总的位置和形状不会发生改变。
在形态学变换中,闭运算通常被用于填充图像中的空洞和小的黑点。
这些形态学方法的基本操作可以通过组合和变换来应用于图像处理中,以实现各种不同的视觉效果和应用。
腐蚀膨胀原理
腐蚀膨胀原理
腐蚀和膨胀是图像处理中常用的两种操作,它们基于形态学原理,被广泛应用于图像分割、边缘检测、特征提取等领域。
腐蚀操作是通过对图像进行局部最小值操作来实现的。
它可以使图像中的亮区域变小,暗区域变大。
腐蚀操作的基本原理是将结构元素在图像上滑动并与图像上的元素做逻辑与操作,只有当结构元素覆盖到的所有图像元素都为1时,输出图像对应位置才为1,否则为0。
这种操作可以用来消除小的亮区,填
补暗区中的细小缺陷,使得图像边缘更加清晰。
膨胀操作是通过对图像进行局部最大值操作来实现的。
它可以使图像中的亮区域变大,暗区域变小。
膨胀操作的基本原理是将结构元素在图像上滑动并与图像上的元素做逻辑或操作,只要结构元素覆盖到的任意一个图像元素为1,输出图像对应位
置就为1。
这种操作可以用来填补亮区中的孔洞,消除暗区中
的小孔洞,使得图像中的亮暗部分更加均匀。
腐蚀和膨胀操作经常在一起使用,通常被称为开运算和闭运算。
开运算先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作,用来消除小的亮区,平滑亮暗过渡区域。
闭运算先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作,用来消除小的暗区,平滑亮暗过渡区域。
这两种操作可以相互结合使用,互为逆操作,用来处理不同类型的图像,以提取目标特征或者改善图像质量。
综上所述,腐蚀和膨胀操作是基于形态学原理的图像处理操作,可以对图像进行局部最小值和最大值操作,用来消除小的亮区
和暗区,填补亮暗区域的细小缺陷,调整图像中的亮暗部分。
这些操作常常结合使用,可以有效处理图像,提取目标特征,改善图像质量。
形态学开运算和闭运算公式
形态学开运算和闭运算公式
形态学开运算和闭运算是图像处理中常用的操作。
形态学开运算是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作,而形态学闭运算则相反,先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作。
形态学开运算可以用来去除图像中的小噪点和细小的物体,同时可以平滑图像的边缘。
闭运算则可以用来填充图像中的小孔洞,连接不连续的部分。
形态学开运算的公式可以表示为:开运算(A) = 膨胀(腐蚀(A))
闭运算的公式可以表示为:闭运算(A) = 腐蚀(膨胀(A))
通过形态学开运算,我们可以将图像中的噪点和细小物体去除,使图像更加清晰。
同时,开运算还可以平滑图像的边缘,使其更加自然。
闭运算则可以填充图像中的小孔洞,连接不连续的部分。
这样可以使图像更加完整,更加具有连续性。
形态学开运算和闭运算在图像处理中应用广泛。
它们可以用来提取图像中的目标物体,去除噪声,平滑边缘,填充孔洞等。
无论是在医学影像中的肿瘤检测,还是在工业检测中的缺陷识别,形态学开运算和闭运算都发挥着重要的作用。
形态学开运算和闭运算的公式简单明了,但在实际应用中需要根据具体情况选择合适的参数和结构元素。
不同的参数和结构元素会产生不同的效果,需要根据实际需求进行调整。
形态学开运算和闭运算是图像处理中常用的操作,可以用来去除噪声,平滑边缘,填充孔洞等。
它们的公式简单明了,但在实际应用中需要根据具体情况进行调整。
通过合理应用形态学开运算和闭运算,我们可以获得更加清晰、完整的图像。
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2、灰度数学形态学
二值数学形态学可方便地推广到灰度图像空间。只是灰度 数学形态学的运算对象不是集合,而是图像函数。以下设f (x,y)是输入图像,b(x,y)是结构元素。用结构元素 b对输入图像y进行膨胀和腐蚀运算分别定义为:
3、模糊数学形态学
将模糊集合理论用于数学形态学就形成了模糊形态学。 模糊算子的定义不同,相应的模糊形态运算的定义也 不相同。在此,选用Shinba的定义方法。模糊性由结 构元素对原图像的适应程度来确定。用有界支撑的模 糊结构元素对模糊图像的腐蚀和膨胀运算按它们的隶 属函数定义为:
一般来说,闭运算能够填平小湖(即小孔),弥合小裂缝,而 总的位置和形状不变。这就是闭运算的作用。
形态学在织物图像处理中的应用
数学形态学已经成为图像处理理论的一个重要方面,它已由二值 和灰度形态学发展成软数学形态学,其基本思想是利用“顺序统计” 理论并将结构元素分为核心和软边界两大部分;将模糊集合理论用于 数学形态学形成了模糊数学形态学,进而发展成模糊软数学形态学。 这些方法已广泛地应用到纺织学等材料科学、医学成像、生物学、机 器人视觉、自动字符读取、金相学、地质学、地理学、气象学、遥感 技术等图像处理的不同领域。在这些领域中,利用二值或灰度数学形 态学基本运算,可通过组合得到一系列灰度数学形态学实用算法,它 们在图像增强、分割、边缘检测、噪声滤除、形状结构的增强及形状 的数量化、骨架化、组分分析、曲线填充、图像压缩等方面得到了广 泛应用。
断经
缺纬
破洞
织物疵点检测流程
• 织物疵点图像的采集 • 织物图像的数据获取,包括选择可行的照明光源和图像数字化设备。
(1)借用目前分辨率较高的数字图像采集设备对织物表面进行采集; (2)如何设置光照条件,以保证采样时的光照均匀,从而使采集时的数 字图像便于处理。 • 2、图像处理
将采集到的数字图像利用各种图像处理方法进行必要的图像变换、 图像增强处理,如将彩色图像变为灰度图,并为增加图像对比度而进 行的直方图均衡,还有为抑制图像中的噪声而进行的中值滤波等,以 利于后续的图像分析。然后对图像进行二值化处理、腐蚀背景膨胀目 标等形态学中的操作。本文在大量实验的基础上提出在进行了传统的 形态处理法之后,再一次采用开运算,可以进一步抑制噪声,突出疵 点。 • 3、图像分析
• 数学形态学基于集合理论,积分几何和网格 代数,形态学不仅是一种理论,而且是一门 强大的图像分析技术。
1、二值形态学:基本的形态运算是腐蚀和膨胀
在形态学中,结构元素是最重要最基本的概念。结构元素在形态变 换中的作用相当于信号处理中的“滤波窗口”。用B(x)代表结构 元素,对工作空间E中的每一点x,腐蚀和膨胀的定义为:
腐蚀、膨胀运算及其性质
腐蚀、膨胀运算及其性质
• 一般代数性质:交换律,结合律,标量分配律
可用于复杂运 算简单化
AB B A
A (B C) (A B) C A(B C) (AB)C
t(A B) tA tB
• 腐蚀膨胀(开闭)是一对对偶算子(算子相当于对图像补集做对偶运算)
腐蚀运算
• 简单的腐蚀是消除物体的所有边界点的一种过程,其结果 使剩下的物体沿其周边比原物体小一个像素的面积。
一般意义的腐蚀概念定义为:
E=BS={x,y|SxyB}
腐蚀运算:
腐蚀运算
A
B
AB
(腐蚀)
原图
腐蚀后的结果图
腐蚀运算
在右图中,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。
• 平移不变性:对图像平移再算子操作=对图像算子操作再平移。
(A x) / B (A / B) x
开运算
先腐蚀后膨胀称为开(open),即OPEN(X)=D(E(X))。 让我们来看一个开运算的例子:
开运算
• 在上图上面的两幅图中,左边是被处理的图象X(二值图象, 我们针对的是黑点),右边是结构元素B,下面的两幅图中 左边是腐蚀后的结果;右边是在此基础上膨胀的结果。可 以看到,原图经过开运算后,一些孤立的小点被去掉了。
在这里我们主要介绍数学形态学在织物疵点检测中的应用。
数字图像处理流程图
• 数字图像处理系统通常有图像采集部件、图像处理 部件和处理结果输出部件三部分组成
织物疵点
疵点的类型主要有断经、缺纬、破洞等。这些疵点都具有 一定的几何形状和相应的相互不同的特征,如疵点经向方 向上的长度、纬向方向上的长度以及疵点面积等等,在经 过处理的二值化图像中表现为一条经向或纬向上的白线或 白色的正方形或圆形。
形态学概述及分类 腐蚀膨胀等算法 织物疵点处理
• 数学形态学(Mathematical Morphology),又 称形态学,诞生于1964年,是由法国巴黎矿 业学院博士生赛拉(J. Serra)和导师马瑟荣, 在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开 采价值的研究中提出“击中/击不中变换”, 并在理论层面上第一次引入了形态学的表达 式,建立了颗粒分析方法。
通过对织物疵点特征分析和进行大量实验,优化处理算法。
疵点处理
与某物体接触的所有背景点合并到该物体中 的过程。过程的结果是使物体的面积增大了相应数量的点。
一般膨胀定义为: D= BS={x,y|Sxy∩B}
膨胀运算:
膨胀运算
原图
膨胀后的图像
膨胀运算
• 在图中,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。膨胀的方法是,拿B的中心点和X上 的点及X周围的点一个一个地对,如果B上有一个点落在X的范 围内,则该点就为黑;右边是膨胀后的结果。可以看出,它包 括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的。
开运算能够去除孤立的小点,毛刺和小桥(即连通两块区域的小 点),而总的位置和形状不变。这就是开运算的作用
闭运算
• 先膨胀后腐蚀称为闭(close),即CLOSE(X)=E(D(X))。
让我们来看一个闭运算的例子:
闭运算
• 在上图上面的两幅图中,左边是被处理的图象X(二值图象, 我们针对的是黑点),右边是结构元素B,下面的两幅图中 左边是膨胀后的结果,右边是在此基础上腐蚀的结果可以 看到,原图经过闭运算后,断裂的地方被弥合了。