(3)数学形态学
形态学
1. 数学形态学的发展历史及基本概念形态学:一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支数学形态学(mathematical morphology, MM):是根据形态学概念发展而来具有严格数学理论基础的科学,并在图像处理和模式识别领域得到了成功应用。
除了通常作为一种抽取图像中区域形状特征,如边界、骨骼和凸壳等,的工具外,也经常用于图像的预处理和后处理,如:形态学滤波、细化和修剪等。
基本思想: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以达到对图像分析和识别的目的2. 数学基础形态学图像处理的数学基础和所用语言是集合论集合论基础知识集合的并、交、补、差-属于、不属于、空集令A是Z2中的一个集合,如果a是其中的一个元素,称a 属于A,并记作:a ∈ A, 否则,称a不属于A,记为:a ∉A ,如A中没有任何元素,称A为空集:∅-子集、并集、交集A ⊆ B, C = A ⋃ B, C = A ⋂ B-不相连(互斥)、补集、差集A ⋂B = ∅, Ac = {a | a ∉ A }, A – B = {c | c ∈ A, c ∉ B } = A ⋂ Bc集合B的反射B^,定义为B^ ={w|w= −b,b∈B}即关于原集合原点对称集合A平移到点z=(z1,z2),表示为(A)z,定义为(A)z ={c| c = a+ z, a∈A}二值形态学中的运算对象是集合。
设A为图像集合,S为结构元为结构元素,数学形态学运算是用S对A进行操作。
需要指出,实际上结构元素本身也是一个图像集合。
对每个结构元素可以指定一个原点,它是结构元素参与形态学运算的参考点。
应注意,原点可以包含在结构元素中,也可以不包含在结构元素中,但运算的结果常不相同。
3. 形态学基本运算形态学图像处理的基本运算有4个:膨胀、腐蚀、开操作和闭操作4. 二值形态学图像处理基本操作边界抽取(boundary extraction)区域填充(region filling)连接分量提取(extraction of connected components)凸壳算法(convex hull)细化(thinning)粗化(thickening)骨架(skeletons)修剪(pruning)5.形态学图像处理基本应用6.总结形态学图像处理的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特性,并除去不相干的结构。
数学形态学
《数学文化》课程报告——数学形态学在图像边缘检测中的应用数学形态学在图像边缘检测中的应用摘要:微分运算是边缘检测算子,如Robert算子、Sobel算子、Laplace算子等算子的核心,而我们传统的边缘检测算子为线性滤波方法,存在漏检、抗噪性能差等缺点。
数学形态学方法是一种非线性滤波方法,它以图像的形态特征为研究对象,具有简化图像数据,保持图像基本的形状特征的特点,因此己广泛应用于图像处理的各个领域。
关键词:数学形态学;边缘检测;微分运算The applications of mathematical morphology in the image edgedetectionAbstract: Differential operation is the core of edge detection operators, such as Robert, Sobel, and Laplace. But our conventional edge operators, are liner filters and somewhat missing. Furthermore they are sensitive to noise. Mathematical morphology, a methodology of nonlinear filters, has some characteristicssuch as simplifying image data, maintaining the basic shape of the image characteristics. In aword, the study object of mathematical morphology is morphological character of image. Soit has used widely in many fields of image processing.Key words:Mathematical morphology; edge detection; differential operation1引言数学形态学是一门新兴的图像分析学科,它建立在严格的数学理论基础之上。
数学形态学
数学形态学
数学形态学是一种新兴的研究领域,它旨在分析几何图形的结构,形状和功能之间的关系。
它的研究,使用广义的概念,为许多不同的问题提供解决方案,其中包括拓扑、图像处理、科学可视化、结构生物学和信号处理等。
数学形态学是一个综合性的学科,它运用多种数学工具和科学原理来描述和分析图形学中出现的复杂形状,是形状和几何的综合科学。
它的本质是把复杂的形状分解成不同的形状元素,再利用数学中的手段将这些元素组合起来,以描述和揭示形状结构之间的联系。
数学形态学是一门基于计算机的学科,它使用计算机技术,通过对几何图形和形状的像素分析,捕捉形状中各种特征,分析不同形状间的关系,建立并匹配形状,以及重建和综合形状信息。
同时,它也旨在将计算机技术与形状分析结合起来,用于解决计算机的实际应用问题,如机器视觉和图像处理。
数学形态学广泛地应用于各种领域,如机器人系统,空间科学,图形学,地理和空间信息,甚至分子生物学等。
它还可以用于将几何图形可视化,以及应用于工程设计,以更直观的方式表示几何形状,并为设计者和设计家提供视觉上的参考。
数学形态学的研究不仅仅局限于几何图形,同时也研究自然现象中出现的结构,并尝试描述和表述自然界中出现的复杂形状。
从自然现象中抽象出来的形状,往往能够帮助科学家们更好地理解现象,并最终基于研究结果,为实际应用研发有效的算法或具备一定属性的形
状。
总的来说,数学形态学是一种立足于数学的研究领域,它涉及到多层次的形状分析,以及形状和空间之间的关系,研究和分析丰富多彩的形状属性。
它旨在更好地理解形状,并为许多实际问题提供解决方案,同时也为计算机视觉和机器人系统提供支撑及应用。
图像分析与处理数学形态学
• 如果B不是对称的,X被B膨胀的结 果和X被 Bv膨胀的结果不同。
膨胀
膨胀
• 左边是被处理的图象X(二值图象,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。
– 根据某点(当然是要处理的黑色点了)的八个相邻点的情况查表, 若表中的元素是1,则表示该点可删,否则保留。
细化
static int erasetable[256]= {
0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 1,1,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 1,1,0,0,1,1,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 1,1,0,0,1,1,1,0, };
二值形态学滤除条码噪声
• 通过闭操作,将条上的划痕和瑕疵填充掉
闭
• 开和闭也是对偶运算。
– 用公式表示为
• (OPEN(X))c=CLOSE((Xc))
– X 开运算的补集等于X的补集的闭运算。
• (CLOSE(X))c =OPEN((Xc))
– X 闭运算的补集等于X的补集的开运算。
• 可以这样理解:
– 在两个小岛之间有一座小桥,把岛和桥看做是处理对 象X,则X的补集为大海。
数字图像处理 数学形态学原理PPT
图 9—1 B1 击中X, B2 相离于X,B3 称之为元 素,元素常用小写字母 a, b, c, 表示,应注意的 是任何事物都不是空集的元素。
(3)平移转换: 设A和B是两个二维集合,A和B中的元素分别是
a (a1 , a2 ),
b (b1 , b2 )
了A被B的腐蚀。
图9—4(d)画出了伸长的结构元素,图9—4(e)显示
了A被此元素腐蚀的结果。注意原来的集合被腐蚀 成一条线了。
图 9—4 腐蚀操作的例子
c
膨胀和腐蚀是关于集合补和反转的对偶。也就是,
( A B ) A B
c c
(9—15)
关于上式的正确性可证明于下: 从腐蚀的定义可知:
开运算相反,它一般熔合窄的缺口和细长的弯口,
去掉小洞,填补轮廓上的缝隙。
设 A 是原始图像,B 是结构元素图像,则集
合A
被结构元素 B
作开运算,记为 AΟ B ,
其定义为:
A
B ( AB) B
(9—23)
换句话说,A 被 B 开运算就是A 被 B 腐蚀后 的结果再被B 膨胀。
设 A是原始图像,B 是结构元素图像,则集 合 A 被结构元素 B 作闭运算,记为 A B ,其 定义为:
(9—21)
( B C )A ( BA) (CA)
(9—22)
开运算(Opening)和闭运算(Closing)
如前边所见,膨胀扩大图像,腐蚀收缩图像。 另外两个重要的形态运算是开运算和闭运算。开
运算一般能平滑图像的轮廓,削弱狭窄的部分,
去掉细的突出。闭运算也是平滑图像的轮廓,与
(9—17)
③、递增性:
A B AC B C
数学形态学及其应用
数学形态学及其应用数学形态学及其应用数学形态学是一种数学方法和理论,最早由法国数学家乌戈尔·乔尔丹(Ugo Cerletti)在20世纪60年代提出。
它基于拓扑学、代数学和概率论等学科的基本原理,研究对象是图像和信号等离散数据的形状和结构,并利用数学统计的方法对它们进行分析和处理。
随着计算机技术的发展和应用需求的增加,数学形态学已经成为图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中的重要工具。
数学形态学的基本概念包括结构元素、腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
结构元素是一个小的图像或信号,用来描述和刻画对象的特征。
腐蚀和膨胀是两种基本的形态学操作,它们可以对图像或信号进行形状的变化和结构的调整。
开运算和闭运算是由腐蚀和膨胀组合而成的操作,用来改善图像的质量和特征。
在数学形态学的基础上,还发展了很多衍生的操作和算法,如基本重建、灰度形态学和形态学滤波等。
数学形态学在图像处理中的应用非常广泛。
例如,在图像分割中,可以利用数学形态学的方法提取目标的边界和内部结构;在图像增强中,可以利用形态学处理方法去除图像中的噪声和不规则部分;在模式识别中,可以利用形态学算法提取和描述对象的特征;在计算机视觉中,可以利用形态学方法实现图像的匹配和配准等等。
数学形态学的应用不仅仅局限在图像领域,它还可以应用于信号处理、文本分析、医学影像等其他领域。
以图像分割为例,数学形态学可以通过结构元素的逐步腐蚀或膨胀操作来准确地提取目标的轮廓。
首先,选择合适的结构元素,使其大小和形状适应目标的尺寸和形态特征。
然后,通过不断的腐蚀操作,可以逐渐消除目标周围的无关细节,最终得到目标的边界。
类似地,通过不断的膨胀操作,可以填补和连接目标内部的空洞,并得到目标的内部结构。
通过这种方式,数学形态学可以实现对复杂图像的准确分割,为图像识别和分析提供了可靠的基础。
总之,数学形态学是一种重要的数学方法和理论,它在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中具有广泛的应用和深远的意义。
数学形态学原理
它的定义为
X S = {x| S+x∪x≠ }
图中X是被处理的对象,B是结构元素,对于任意一个在 阴影部分的点a,Ba击中X,所以X被B膨胀的结果就是那个阴 影部分。阴影部分包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的, 这就是为什么叫膨胀的原因。
6.2.6 由于开、闭运算是在腐蚀和膨胀运算的基础上定义的, 根据 腐蚀和膨胀运算的代数性质,我们不难得到下面的性质。
1) 对偶性 (XC○S)C = X●S , (XC●S)C = X○S
2)扩展性(收缩性) X○S X X●S
即开运算恒使原图像缩小,而闭运算恒使原图像扩大
3) 单调性 如果X Y,
数学形态学的数学基础和所用语言是集合论,因此它 具有完备的数学基础,这为形态学用于图像分析和处理、形 态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。
数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本 的形状特性,并除去不相干的结构。
数学形态学方法利用一个称作结构元素的“探针”收集 图像的信息,当探针在图像中不断移动时, 便可考察图像各 个部分之间的相互关系,从而了解图像的结构特征。
X S {x|Sx X }
X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在X中的x的集合。
换句话说,用S来腐蚀X得到的集合是S完全包括在X中时S的
原点位置的集合。
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
二值 图像
腐蚀
膨胀
图 腐蚀与膨胀示意图
6.2.4 1.开运算
先腐蚀后膨胀称为开 对图像X及结构元素S,用符号X○S表示S对图像X作开运算
数学形态学细化
数学形态学细化数学形态学细化是一种广泛应用于数字图像处理领域的技术。
通过对图像的不断分析与细化,进而提高图像的分辨率与质量,使得图像更加清晰,信息更加丰富。
该技术的应用可以追溯到20世纪70年代,之后逐渐发展完善。
现如今,数学形态学细化被广泛应用于医学图像处理,机器视觉等领域。
接下来我们将从步骤、应用等方面详细介绍该技术。
一、步骤1. 图像预处理:包括图像去噪、二值化等步骤。
2. 边缘提取:提取出图像中的轮廓、边缘等特征。
常用的边缘提取算法包括Canny、Sobel等算法。
3. 描述算法:对图像的特征进行描述和分类,或者叫特征提取。
能够科学而且全面途径,描述和特征提取也许并不容易,这个根据不同情况而定。
4. 形态学模板匹配:将图像中的目标物体与特定模板进行匹配,该步骤需要利用形态学中的膨胀、腐蚀等操作。
5. 形态学细化:在利用形态学模板匹配的基础上,不断去除掉图像中多余的像素点,形成更加细致的图像显示。
二、应用1. 数字图像处理:数学形态学细化是数字图像处理中不可或缺的一项技术。
应用在军事、空间探测等领域。
2. 医学图像处理:医学图像处理领域越来越重要了,如CT、MRI 等影像技术应用范围广,生产出多样化的影像资料,数学形态学细化可以更好的应用在血管图像的细化中,有利于医生更好的观察病人血管病情。
3. 计算机视觉:数学形态学细化常常应用于机器视觉中。
例如,可以使用形态学细化算法对机器视觉中抓取物品的图像进行处理,以便更准确地分析其特征和属性。
总之,数学形态学细化这项技术在数字图像处理、医学、机器视觉等领域都有广泛的应用。
通过不断升级、改进,它将为人工智能等新兴领域打下坚实的基础。
数学形态学
三:基本概念
集合关系:设 A 和 B 为R2的子集,A 为物体区域, B为某种结构元素,则 B 结构单元对 A 的关系有三类:
a) B 包含于A,
B⊂ A b) B 击中(hit)A, B I A! = Φ c) B 击不中(miss)A, BI A=Φ
A B A B A B
图2 包含、击中和击不中示意图
板,则 A B 由在平移模板的过程 中,所有可以添入 A 内部的模板 的原点组成.
A
A B B
腐蚀类似于收缩
一般,如果坐标 原点在结构元素内部, 则腐蚀后的图像为输 入图像的子集;如果 坐标原点不在结构元 素的内部,则腐蚀后 的图像可能不在输入 图像的内部,但输出 形状不变.
A
A B
B
腐蚀不是输入图像的子图像
THE END
谢谢大家
( f Θg )( x) = max{ y : g x + y << f }
其中 g x 表示在点x处的结构元素,y 表示腐蚀值
g
f
fΘg
t
0.5
t
利用半圆形结构元素的腐蚀
从几何学角度看,求图像被结构元素在点x腐蚀的 结果,就是在空间滑动结构元素,是结构元素的原点与 点x重合,然后从负无穷大向上推结构元素,对结构元 素仍处于图像下方所能达到的最大值是结构元素的原点 做标记,该标记点为该点腐蚀结果。其效果相当于半圆 形结构元素在被腐蚀函数的下面“滑动”时,其圆心画 出的轨迹。但是,这里存在一个限制条件,即结构元素 必须在函数曲线的下面平移。从图中不难看出,半圆形 结构元素从函数的下面对函数产生滤波作用,这与圆盘 从内部对二值图像滤波的情况是相似的。
平移:将一个集合A平移距离x可以表示为A+x,其定义 为:
数学形态学的基本原理和发展
卜
;
摘 要 : 述 了二 值 图像 形 态 学 、 灰度 图像 形 态 学 以及 推 广 到 彩 色 图像 形 态 学 的 基 本 原 理 , 出 了数 学 形 态 学 进 一 步 发展 趋 势 。 论 提 关键词 : 学形态 学 向量序 膨胀 腐蚀 数
中图分类号 : 4 , 1 G 1 2.
1 弓言 l
一
一
4彩色图像形态学
向量排序不仅仅是彩色图像形态学的问题 , 用 B对 , 腐蚀 : 它在多变量数据 ,析中应用广泛 , 疗 已经得到深入 地研究 。到 目前为止 , 还没 有一个统一的 向量 用 对 , : 开 . l’ ; l , 序, 按照具体应用 的需要 , 已经定义 厂多种 向量 用 对 ,闭 : : ”I 。 序 , 致可以分为四类 : 大 边缘序 , 约简序, 偏序, 条 利用达四 个基本算子可以把大量的灰度图 表示将 位移到 6B的作用就 像一 个敏 件序, 别简记 为M O d ̄l , r r g P , 分 re g R O e n , di 像形态学算法直接推广 到彩色 图像。 感 的探针 在图像 A上从 上到 下、 从左到朽移 Oreig C d r , Oreig n dr 。M O d r g是 对 向量 n rei n 综上所述 , 为了把灰度形态学推广到彩色图 动, 使得与 曰的形状和火小类似的特征被保留 , 的每个分量分别按标量排序 , 然后再把排序 的 像必须完成以下三个任务 : 选择表示彩色图像的 其它的特征被提取或抑制。 各个分量组 合在一起, 形成一个向量 。按照 M 颜色宅 间; 定义颜 色向量序 ; 确定计算上确界和 Oreig d r 定义彩色图像形态学 , n 就是把灰 度图像 下确界的方法 , 中第二步是关键也是准 点。 其 3灰度形态学 形态学 分别应用到彩 色图像的 R、G、B二 个颜 把灰度图像看作数字化的地形地貌图, 灰度 色分量 上 , 处 理过 的 各个 分量 图 像组 合 在 一 5结 语 再把 值看作海拔高度, 就可以把 _ 二 值形态学推广到灰 起怍为形态学 处理的运算结果。这种定义方法 由于选择的濒色空间不同 , 义的颜 色向量 定 度 图像, 具体做法是用逐点取最小灰度值代替集 非常简单 , 由于原 图像中的像素( , , ) 序不同, 但是 出现 了大量的针对特定的颜 色空间和应 合算 的交运算 , 逐点取最夫灰度值代替集合算 经过 形态 学 运算 得到 , 、F , , 组 用的彩色图像形态学定义 , 但是还没有形成统一 子的并运算。应用于灰 度图像的形态学称 为灰 合在 一起 成 为结 果 图像 中的像素 ( 、F F 定义, 这是基于向量序研究彩色图像形态学定义
数学形态学的基本运算
第二章数学形态学的基本运算2.1二值腐蚀和膨胀二值图象是指那些灰度只取两个可能值的图象,这两个灰度值通常取为0和1。
习惯上认为取值1的点对应于景物中的点,取值为0的点构成背景.这类图象的集合表示是直接的。
考虑所有1值点的集合(即物体)X,则X与图象是一一对应的。
我们感兴趣的也恰恰是X集合的性质。
如何对集合X进行分析呢?数学形态学认为,所谓分析,即是对集合进行变换以突出所需要的信息。
其采用的是主观“探针”与客观物体相互作用的方法.“探针”也是一个集合,它由我们根据分析的目的来确定。
术语上,这个“探针”称为结构元素。
选取的结构元素大小及形状不同都会影响图象处理的结果.剩下的问题就是如何选取适当的结构元素以及如何利用结构元素对物体集合进行变换.为此,数学形态学定义了两个最基本的运算,称为腐蚀和膨胀即1。
2。
1 。
1二值腐蚀运算腐蚀是表示用某种“探针”(即某种形状的基元或结构元素)对一个图象进行探测,以便找出图象内部可以放下该基元的区域。
它是一种消除边界点,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。
腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念.利用结构元素填充的过程,取决于一个基本的欧氏空间概念—平移。
我们用记号A二表示一个集合A沿矢量x平移了一段距离。
即:集合A被B腐蚀,表示为AΘB,其定义为:其中A称为输入图象,B称为结构元素。
AΘB由将B平移x仍包含在A内的所有点x组成。
如果将B看作模板,那么,AΘB则由在将模板平移的过程中,所有可以填入A内部的模板的原点组成。
根据原点与结构元素的位置关系,腐蚀后的图象大概可以分为两类:(1)如果原点在结构元素的内部,则腐蚀后的图象为输入图象的子集,如图2.1所示。
(2)如果原点在结构元素的外部,那么,腐蚀后的图象则可能不在输入图象的内部,如图2.2所示。
图2。
1腐蚀类似于收缩腐蚀除了用填充形式表示外,还有一个更重要的表达形式:这里,腐蚀可以通过将输入图象平移—b(b属于结构元素),并计算所有平移的交集而得到.2 1.2二值膨胀运算膨胀是腐蚀运算的对偶运算,可以通过对补集的腐蚀来定义。
数学形态学
数字图像处理中的形态学(摘自某文献,因为贴图的数目有限制,后面的公式图片没有能够上,电脑重装后文档已经找不到了,囧)一引言数学形态学是一门建立在集论基础上的学科,是几何形态学分析和描述的有力工具。
数学形态学的历史可回溯到19世纪。
1964年法国的Matheron和Serra在积分几何的研究成果上,将数学形态学引入图像处理领域,并研制了基于数学形态学的图像处理系统。
1982年出版的专著《Image Analysis and Mathematical Morphology》是数学形态学发展的重要里程碑,表明数学形态学在理论上趋于完备及应用上不断深入。
数学形态学蓬勃发展,由于其并行快速,易于硬件实现,已引起了人们的广泛关注。
目前,数学形态学已在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别、计算方法与数据处理等方面得到了极为广泛的应用。
数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题。
该文将主要对数学形态学的基本理论及其在图像处理中的应用进行综述。
二数学形态学的定义和分类数学形态学是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。
它的基本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以达到对图像分析和识别的目的。
数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特征,并除去不相干的结构。
数学形态学的基本运算有4个:膨胀、腐蚀、开启和闭合。
它们在二值图像中和灰度图像中各有特点。
基于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。
(1)二值形态学数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。
其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用,结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。
形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素,然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。
基本的形态运算是腐蚀和膨胀。
数学形态学的应用几种原理
数学形态学的应用几种原理1. 数学形态学介绍数学形态学是一种数学理论和方法,它广泛应用于图像处理、模式识别、信号处理、计算机视觉等领域。
数学形态学主要关注图像和信号的几何结构及其形状变化,通过对几何形态学性质进行数学建模和分析,在图像处理和特征提取等方面具有广泛的应用价值。
2. 数学形态学的基本原理数学形态学的基本原理主要包括膨胀和腐蚀两个操作,以及它们的组合运算。
下面分别介绍这几种基本原理的应用。
2.1 膨胀操作•膨胀操作是一种图像形态学操作,它可以增大图像的区域和边界。
•膨胀操作可以应用于边缘检测、形态特征提取等方面,通过增大目标区域的形态特征,使得图像中的目标更加明显。
2.2 腐蚀操作•腐蚀操作是一种图像形态学操作,它可以减小图像的区域和边界。
•腐蚀操作可以应用于噪音去除、边缘检测等方面,通过减小目标区域的形态特征,使得图像中的目标更加清晰。
2.3 开运算•开运算是一种腐蚀操作后再进行膨胀操作的组合运算。
•开运算可以应用于去除图像中的小噪点、提取连通区域等方面,通过先腐蚀去除小的干扰区域,再膨胀找回目标区域。
2.4 闭运算•闭运算是一种膨胀操作后再进行腐蚀操作的组合运算。
•闭运算可以应用于填充孔洞、平滑边缘等方面,通过先膨胀填充孔洞,再腐蚀平滑边缘。
3. 数学形态学应用案例3.1 图像分割•数学形态学可以应用于图像分割任务。
•利用膨胀和腐蚀操作的组合,可以通过寻找目标区域的边界,将图像分割为多个连通区域。
3.2 边缘检测•数学形态学可以应用于图像边缘检测。
•利用膨胀和腐蚀操作的组合,可以凸显图像中的边缘结构,从而实现边缘检测的目的。
3.3 特征提取•数学形态学可以应用于图像特征提取。
•利用开运算和闭运算的组合,可以去除图像中的噪音,并提取目标区域的形态特征。
4. 总结数学形态学作为一种重要的图像处理方法,在图像分割、边缘检测和特征提取等方面具有广泛的应用。
通过膨胀和腐蚀操作的组合运算,数学形态学能够提取图像和信号的几何结构和形态特征,为图像处理和模式识别提供了有效的数学工具。
数学形态学在信号处理方面的应用研究
数学形态学在信号处理方面的应用研究数学形态学是一种基于拓扑学和几何学的数学分支,它在信号处理方面有着广泛的应用。
数学形态学可以用来描述信号的形状、结构和特征,从而实现信号的分析、处理和识别。
在信号处理中,数学形态学主要应用于图像处理、语音识别、生物医学信号处理等领域。
其中,图像处理是数学形态学应用最为广泛的领域之一。
数学形态学可以用来提取图像中的形状、纹理、边缘等特征,从而实现图像的分割、识别和分类。
例如,在医学图像处理中,数学形态学可以用来分割出肿瘤、血管等结构,从而实现病变的诊断和治疗。
数学形态学在语音识别中也有着重要的应用。
语音信号可以看作是一种波形信号,数学形态学可以用来提取语音信号中的共振峰、谐波等特征,从而实现语音的识别和转换。
例如,在语音合成中,数学形态学可以用来生成自然流畅的语音。
生物医学信号处理是数学形态学应用的另一个重要领域。
生物医学信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号等,这些信号具有复杂的形态和结构。
数学形态学可以用来提取生物医学信号中的特征,从而实现疾病的诊断和治疗。
例如,在心电信号处理中,数学形态学可以用来检测心脏病变和心律失常。
数学形态学在信号处理方面的应用研究具有重要的意义。
它可以帮
助我们更好地理解信号的形态和结构,从而实现信号的分析、处理和识别。
随着科技的不断发展,数学形态学在信号处理中的应用前景将会越来越广阔。
第8章_数学形态学_中文.
111
第8章 数学形态学 Morphological Image Processing
模板卷积和中值滤波思考
思考问题: (1) 模板形状能否变化,是否一定是正方形模板 (2) 模板所覆盖的像素除了做积分、微分和取灰度中值之外,能否进 行其他运算? 要解决这两个问题,就需要用到本章的数学形态学。 在数学形态学中,模板称为结构元素或探针,模板所取出的像素按 灰度排序,取最大值或最小值,分别称为膨胀和腐蚀。
第8章 数学形态学 Morphological Image Processing
模板卷积回顾2
第8章 数学形态学 Morphological Image Processing
中值滤波回顾
2. 二维中值滤波:
与均值滤波类似,做3*3的模板,对9个数排序,取第5 个数替代原来的像素值。
111
191
1
8.1 引言
2. 基本符号和术语 (5) 目标和结构元素 目标图像:待处理的图像 目标:通常指图像中像素值不为0的点 结构元素:考察目标图像各部分之间的关系时,需要设计一种收 集信息的“探针”,称为结构元素。
A
B
第8章 数学形态学 Morphological Image Processing
第8章 数学形态学 Morphological Image Processing
模板卷积回顾1
如用3×3的模板:
1 1 1
1 9
1 1
1 1
1 1
12143 12234 57689 57688 56789
12143 1 23 24 34 4 5 74 56 86 9 5 76 76 8 8 56789
8.2 二值形态学
2. 腐蚀演示
数学形态学
数学形态学
数学形态学是一门新兴的数学学科,它以数学的结构与几何来研究复杂的物体的外观、形状以及数学关系。
它是归纳性的、正则的、抽象的,但它也具有实际意义。
形态学可以用来分析表面形状、描述空间结构、并分析几何现象。
数学形态学主要由几何、拓扑、计算、图理论等组成。
几何可以用来刻画物体的几何结构,拓扑不区分空间结构、计算可以用来处理复杂的外形,而图理论则可以指导定义不同物体之间的相互关系,并且可以用来处理复杂的空间结构。
数学形态学可以研究许多不同的几何现象,比如点、线、面、体等,可以研究几何实体的结构与形状,以及不同几何实体之间的相互作用。
它可以用来研究可视化的几何结构,以及空间和位置空间的定义、分类及计算等方面。
此外,数学形态学还可以用来处理图形,例如地图、框架和图像等。
地图可以分析表面形状、连接和空间结构,框架可以处理复杂的路径系统,图像处理可以用来分析物体的形状、结构和空间关系等。
此外,数学形态学还可以用来处理几何分析,例如几何定义、变换、插值、参数化等等。
它可以用来描述不同几何实体之间的相互关系,以及物体与空间之间的变换关系。
数学形态学有着广泛的应用,比如在工业设计中,可以用来分析物体的形状、结构和外观等,也可以用来分析产品的结构和性能等;在建筑设计中,可以用来分析建筑的空间结构、形状、几何现象和材
料等。
此外,它还可以用来研究数学模型、机器人技术、三维渲染和CAD等方面。
综上所述,数学形态学是一门研究数学结构与几何的新兴学科。
它可以用来分析物体的几何结构、可视化几何结构、几何分析等,并且可以应用于工业设计、建筑设计、机器人技术和三维渲染等方面。
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原点不包含在结构元素中的膨胀运算
示例:
A A B
原点不包含在结构元素中的膨胀运算
示例:
A A B
原点不包含在结构元素中的腐蚀运算
示例:
AB A
原点不包含在结构元素中的腐蚀运算
示例:
AB A
腐蚀与膨胀的关系
膨胀和腐蚀一个使图像物体增大,另一个使图像物体减 小,二者之间并非逆运算的关系。但这两种形态运算之 间存在对偶性(Duality)。
素去量度和提取图像中的对应形态以达到对图 像分析和识别的目的。 数学形态学的数学基础和所用语言是集合论。
基本集合定义
① 集合(集):具有某种性质的、确定的、有区 别的事物的全体(它本身也是一个事物)。常用 大写字母如A,B,...表示。如果事物不存在,就 称这种事物的全体是空集。记为φ。 ② 元素:构成集合的每个事物。常用小写字母如
数学形态学(Mathematics Morphology)
• 数学形态学诞生于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中提出的。在积
分几何的研究成果上,将数学形态学引入图像
处理领域,并研制了基于数学形态学的图像处 理系统,在文字识别、显微图像分析、医学图 像、工业检测、机器人视觉都有成功的应用。
在进行膨胀的运算称为开启。
闭合:先进行膨胀运算然后在进行腐蚀的运算称为闭合。
开启
开启的运算符为“◦”,A用B来开启记为A◦B。 定义如下:
A B ( AB) B
用来消除小对象物、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体积。
a)输入图像A
b)结构元素B
c) AB
膨胀的结果将使这两个物体在该点连通,合并成为一个物体。
腐蚀
腐蚀的运算符为 ,A用B来腐蚀,写作A B, 定义为:
Ab x | ( B) x A
上式表明,A用B腐蚀的结果是所有满足将B平移 后,B仍旧全部包含在A中的x的集合,也就是B经 过平移后全部包含在A中的原点组成的集合。
的物体在某一处宽度少于2r+1,腐蚀的结果将使物体在该点断开,合裂
成为两个物体。在任何方向宽度不大于2r个象素的物体将被消除。因 此,腐蚀运算将一幅图像中除去小且无意义的物体,突出主要感性趣目
标。Leabharlann 原点不包含在结构元素中的运算
对膨胀运算,总有 对腐蚀运算,总有
A A B
AB A
当原点不包含在结构元素中,对膨胀运算来说 只有 A A B 对腐蚀运算来说,有两种可能, AB A 或者 AB A
A A B
• 膨胀是在结构元素的约束下,将与物体接触的部分背景点合并到该物
体之中的过程。运算结果使物体的面积增大了相应数量的点。例如,
假设结构元素是半径为r个象素的小圆,被作用的物体是一个大圆。 膨胀运算的结果是沿大圆边界向外增长了r个象素的宽度,即直径增
加2r。如果被作用的图像中有两个相临的物体在某一处相隔少于2r+1,
ˆ ( A B ) c A c B c c ˆ ( A B ) A B
一个对图像目标的操作相当于另一个运算对图像背景的 操作。
a) 原始图像
b) 腐蚀图像
c) 膨胀图像
开启和闭合
膨胀和腐蚀是两种基本的形态运算,它们可以组合成复杂 的形态运算,比如开启和闭合运算等。
开启:使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀运算然后
A B x | x A, x B A B c
基本集合定义
⑧位移:设A是一幅数字图象, a是A的元素,b是一个 点,定义A被b平移后的结果为:
A b a b | a A
⑨ 映像(也称反射,映射)A关于原点的映像定义为:
ˆ A x | x a, a A
提取边界操作
• • • • • • • • se=strel('square',3); BW1=imread('circbw.tif'); BW2=bwperim(BW1); BW3=imerode(BW1,se); BW4=BW1-BW3; imshow(BW1); figure,imshow(BW2); figure,imshow(BW4);
d) A B
用圆盘对输入图像开运算的结果
a) 原图
b)开运算结果
开运算滤除背景噪声
闭合
闭合的运算符为“•”,A用B来闭合记为A•B。 定义如下:
A B ( A B)B
它具有填充图像物体内部细小孔洞、连接邻近的物体,
在不明显改变物体的面积和形状的情况下平滑其边界
的作用。
(a) 输入图像
基本集合定义
⑩ 结构元素:被形象的称作刷子,是膨胀和腐蚀操作 的最基本组成部分,用于测试输入图像。根据不同的
图像分析目的,常用的结构元素有方形、扁平行、圆
形等。 结构元素的大小可以变化,但结构元素的尺寸一般 要明显小于目标图像的尺寸。结构元素可携带形态、 大小、灰度、色彩等信息。
二值形态学的基本运算
闭合:
• • • • • I=imread('circles.tif'); se=strel('disk',10); closeI=imclose(I,se); imshow(I); figure,imshow(closeI);
闭合:
闭合运算把比结构元素小的缺口或孔填充上,起到连 通作用。
开启:
骨架化
• • • • BW1=imread('circbw.tif'); BW2=bwmorph(BW1,'skel',Inf); imshow(BW1); figure,imshow(BW2);
骨架化
提取边界操作
在MATLAB中,提供了专门的函数 bwperim,可以用于判断一幅二进制 图象中的哪些象素为边界象素。
腐蚀运算的图解
深色阴影部分为A Θ B(浅色为原属于A现腐蚀掉 的部分)。可见腐蚀将区域缩小了。
AB A
腐蚀是在结构元素的约束下,消除物体的部分边界点的一种过程。运算
结果使物体的面积减少了相应数量的点。例如,假设结构元素是半径为
r个象素的小圆,被作用的物体是一个大圆。膨胀运算的结果是沿大圆 边界向内减少了r个象素的宽度,即直径减少2r。如果被作用的图像中
c c
这个对偶性可根据膨胀和腐蚀的对偶性得到。 开启和闭合运算不受原点是否在结构元素之中的影响。 开与闭两种运算共有的特点是可以消除比结构元素小的特定 的图像细节,同时不会产生全局性几何失真。
形态运算举例
(1)噪声滤除
下面图像A是一幅受到噪声严重干扰的图像。内部有零散的蚀洞,外部还有一些孤岛状的干扰。
先对B做关于原点的映射,在将其映射平移x,这 里A与 B映射的交集不为空集。也就是B的映射的 位移与A至少有1个非零元素相交时B的原点位置 的集合。 ˆ A b x | [(B) x A] A
膨胀运算的图解
图(a)中阴影部分为集合A,图B中阴影 部分为结构元素B(标有”+”处为原点)。
(b) 闭运算的结果
利用闭运算去除前景噪声
A AB
A B A
A
B
A AB
A B A
A B AB
用腐蚀和膨胀运算得出的三种图像边界
三种形态学边界实例
开启和闭合的关系
开启和闭合也具有对偶性:
ˆ ( A B) A B c c ˆ ( A B) A B
说明:
• • • • • • • • • SE=strel('rectangle',[40,30]); BW1=imread('circbw.tif'); BW2=imerode(BW1,SE); BW3=imdilate(BW2,SE); BW4=imopen(BW1,SE); subplot(2,2,1),imshow(BW1); subplot(2,2,2),imshow(BW2); subplot(2,2,3),imshow(BW3); subplot(2,2,4),imshow(BW4);
数学形态学
• 数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上, 分析研究空间结构的形状、框架的学科。它主
要以积分几何、集合代数及拓扑论为理论基础,
此外还涉及随即集论、尽世代数和图论等数学
分支,理论很复杂,被称为“惊人的数学”。
但它的基本思想简单完美。
数学形态学的概念
基本思想: 用具有一定形态结构的结构元
a, b, ...表示.
③ 子集:当且仅当集合A的元素都属于集合B时, 称A为B的子集。
基本集合定义
④并集:由A和B的所有元素组成的集合称为A和B的并集。
⑤交集:由A和B的公共元素组成的集合称为A和B的交集。
⑥ 补集: A的补集记为AC。定义为:
Ac x | x A
⑦ 差集:两个集合A和B的差,定义为:
用结构元素B对其进行如下的一组形态运算:
{[( AB) B] B}B ( A B) B
它的整个运算等价于先开后闭。具体的过程是,结构元素B对图像A先腐蚀。物体周围整
个小了一圈,孤岛小于结构元素,因而被消除。但是图像A内部的蚀洞却被扩大了。紧接 着再用同一个结构元素对上述结果进行膨胀,缩小的边缘得到些恢复,蚀洞恢复近于原 状。与初始的图像相比,图像A的四角变得圆滑。再对结果图像膨胀,内部的蚀洞消失。 最后再进行一次腐蚀,得到噪声全部去除但有些圆角的图像,实现噪声滤除的效果。
说明:
MATLAB中数学形态学的4个基本元算: 膨胀: imdilate 腐蚀: imerode、 开启: imopen、 闭合:imclose