PotatoPie 4.0 实验教程(35) —— FPGA实现摄像头图像二值化膨胀效果

手机扫码

链接直达

https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=776516984361

什么是图像二值化膨胀，有什么作用？

图像二值化膨胀是图像处理中的一种基本操作，它用于扩展和增强二值图像中的白色区域。具体而言，二值化膨胀操作会将图像中的白色区域进行扩张，使得白色区域的面积增大，边缘变得更加平滑，同时减小了黑色区域的面积。

二值化膨胀的主要作用包括：

1. 连接分离的白色区域：当二值图像中存在一些白色区域之间有一定的间隔时，通过膨胀操作可以将它们连接起来，形成更大的连通区域。

2. 填充小孔和缝隙：在二值图像中可能存在一些小的黑色孔洞或者白色缝隙，通过膨胀操作可以将这些孔洞或缝隙填充掉，使得图像的连通性更强。

3. 平滑边缘：二值化膨胀可以使得白色区域的边缘变得更加平滑，去除一些锯齿状的边缘，从而使得图像更加美观。

4. 扩展目标区域：在目标检测和分割等任务中，膨胀操作可以扩展目标区域的大小，从而更好地识别和分割目标。

总的来说，二值化膨胀可以帮助改善二值图像的质量，增强目标区域的连通性和稳定性，为后续的图像处理和分析提供更好的基础。

图像二值化膨胀算法步骤

图像二值化膨胀是通过一系列的像素运算来实现的。下面是其基本的算法步骤：

1. 遍历图像中的每个像素： 从图像的左上角开始，逐行逐列地遍历每个像素。

2. 定义结构元素： 定义一个结构元素（也称为膨胀核），它是一个指定形状和大小的像素矩阵，通常是一个正方形或圆形。

3. 将结构元素与图像进行对应位置的匹配： 将结构元素的中心与当前像素位置对齐，然后将结构元素覆盖在图像的局部区域上。

4. 判断膨胀操作： 如果结构元素覆盖区域内存在至少一个白色像素（像素值为255），则将当前像素的值设置为白色（像素值为255）；否则将当前像素的值设置为黑色（像素值为0）。<