灰度图像的腐蚀膨胀

最新推荐文章于 2020-01-26 17:55:22 发布
转载 最新推荐文章于 2020-01-26 17:55:22 发布 · 1.7k 阅读 · 0

本文介绍了灰度图像处理中的几种基本形态学操作，包括膨胀、腐蚀、开操作和闭操作，并探讨了这些操作如何影响图像的亮度和细节。

http://hi.baidu.com/lwb198609_love/item/5836ea0a4a65e1ef3499022e


对灰度图进行：

1.膨胀操作结果

（1）结构元素均为正值，输出图像趋向比输入图像更亮

（2）暗的细节全部被消除了还是减少了，取决与膨胀所用的结构元素的值和形状

2.腐蚀操作

（1）结构元素为正值，输出图像会比输入图像暗

（2）输入图像中亮的细节的面积如果比结构元素的面积小，则亮的效果将被消弱

3.开操作：除去较小的明亮细节，保持整体的灰度级和较大的明亮区域不变

4.闭操作：除去较小的暗细节，而相对地保持明亮部分不受影响

灰度级形态学 - 灰度膨胀和灰度腐蚀
Henry的博客
10-30 2171
灰度级形态学将形态学在二值图像的处理中扩展到灰度图像灰度腐蚀：得到kernel 处理子区域的最小值因此：灰度腐蚀后的图像整体偏暗，并且亮特征减少灰度膨胀：得到kernel 处理子区域的最大值同二值图像 膨胀运算一样，需要将结构元先反射，绕原点选择180。但通常使用的结构元都是对称的，因此可以不用考虑反射的问题因此：灰度膨胀后的图像整体偏亮，并且暗特征减少灰度腐蚀就是统计排序滤波器里面的最小值滤波器灰度膨胀就是统计排序滤波器里面的最大值滤波器。
8、灰度图的腐蚀、膨胀、开闭运算、顶帽底帽
上官永石的博客
01-26 1万+
灰度图的腐蚀与膨胀、开闭运算，顶帽和底帽操作
C++实现灰度图像的腐蚀、膨胀、细化运算
08-19
C++实现灰度图像的腐蚀、膨胀、细化运算（bmp灰度图片），vc6.0运行无误
matlab练习程序（灰度、二值图像腐蚀膨胀）
weixin_34279579的博客
01-08 6072
cl;img_gray=imread('fupeng.jpg');img_erzhi=imread('erzhi_fupeng.jpg');imshow(img_gray)figure,imshow(img_erzhi)[m n]=size(img_gray);img_gray_fu=zeros(m,n);img_gray_peng=zeros(m,n);img_erzhi_fu=zeros(...
图像的膨胀与腐蚀--确认这个大牛的才是正确的
热门推荐
junpengxue的专栏
04-16 2万+
网上找到很多个版本，经过自己分析对比概念，发现有些说自己方法是正确的，但是我觉得这个大牛的分析才是正确的。图像的膨胀与腐蚀、细化原理：在特殊领域运算形式——结构元素（Sturcture Element），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。运算结构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...
灰度图像--形态学处理（腐蚀，膨胀，开、闭运算，顶帽（礼帽），低帽（黒帽），测定腐蚀、测地膨胀，形态学重建）
dazhuan0429的博客
01-11 2962
版权声明：本文为博主原创文章，转载请告诉我下，我高兴高兴~ https://blog.youkuaiyun.com/u012851419/article/details/78026596 </div> <div id="content_v...
数字图像处理，实现图像增强，图像变换，二值，灰度图像腐蚀膨胀，霍夫变换检测直线，大津阈值分割等
12-23
数字图像处理，实现图像增强（包括线性增强，邻域平均，中值滤波等），图像变换（平移，镜像等），二值，灰度图像腐蚀膨胀，开闭等，霍夫变换检测直线，大津阈值分割等，连通域个数及面积求取等
灰度图像的形态学操作：灰度图像的膨胀、侵蚀、开运算和闭运算-matlab开发
05-30
本篇文章将深入探讨在MATLAB环境下如何对灰度图像进行膨胀、侵蚀、开运算和闭运算。这些操作在图像增强、去噪、特征提取等方面有着广泛应用。 首先，我们从最基础的图像类型说起——灰度图像。不同于RGB图像，灰度...
huidufushipengzhang.zip_MATLAB 灰度腐蚀 膨胀_图像腐蚀_灰度形态学_腐蚀和膨胀_膨胀和腐蚀
07-14
本主题主要关注的是MATLAB中针对灰度图像进行的腐蚀和膨胀操作，这些都是灰度形态学的核心内容。灰度形态学是基于像素强度而非二值（黑或白）的形态学操作，它可以对连续的灰度级图像进行分析。 首先，我们来理解...
图像形态学处理——灰度腐蚀+膨胀（Matlab）
lengo的专栏
09-05 9085
clc; clear all; close all; %灰度膨胀、腐蚀、开操作、闭操作测试图像 I=im2double(imread('D:\Gray Files\9-37.tif')); %============================灰度腐蚀+膨胀图像============================= %半径为2的平顶结构元素，实际上只取4连通的数值 B=[0 1 0;1...
灰度图像的腐蚀算法和细化算法（C#代码）
04-21
最近做一些图像处理，需要将图像中的一些像素过滤一下，有网友给提了个名词：腐蚀算法。我不是学图像学的，乍一听，觉得很神奇。后来从网上收集了一些VC 代码，研究了一下，发现其它也就是那么回事。尤其是腐蚀算法，我在以前的验证码图片去噪声的文章中提到过，只是那是我不知叫什么名词，就从用途出发，叫做 “根据周边点数去噪”。腐蚀的原理也一样，就是根据当前点的周边点数（如3X3的，周边就有8个点）来修改当前点的状态的。 代码是我从VC代码中转译过来的，注释都沿用了原作者的文字（别说是剽窃，^_^)。唯一改进的地方是，原代码功能只能处理0和255的二值灰度（搞不懂为什么这样，对于250、128这样的都不行，还不如弄成二值灰度，别弄256灰度了），我将之改成了能根据0~255中任意灰度划界的256灰度图像！ 更多内容参见我的博客：http://yuanbao.cnblogs.com
MATLAB实现灰度图像的膨胀与腐蚀算法源代码
06-01
采用形态学的方式对灰度图像进行处理是一种较新的处理方式！在一定情况下，可以取得极好的效果！
灰度图像膨胀程序 matlab
03-18
应用图像平移定义编写 非结构元素平移 运动速度快 和matlab自带函数结果进行了验证
灰度形态学处理matlab代码
03-19
膨胀、腐蚀、开闭运算、top-hat变换处理，可执行，自己用过
MATLAB实现灰度图像形态学（膨胀、腐蚀）
qq_41824159的博客
04-01 9522
1. 首先是灰度图腐蚀 function eroder = gray_erode(img, stel) img = double(img); [rows, cols] = size(img); [irow, icol] = size(stel); sortrow = ceil(irow/2); sortcol = ceil(icol/2); %扩展边界 tempimg1 = [fliplr(im...
0038-OpenCV环境下进行图像的膨胀与腐蚀操作
清溪算法
11-17 510
图像的膨胀与腐蚀是形态学技术里最基本的操作，相关的定义和实现原理请大家参见帖子： http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/23710721 OpenCV提供了函数dilate和函数erode实现图像的膨胀与腐蚀操作，下面分别介绍相关函数并给出示例代码。 getStructuringElement函数: 这个函数用于返回指定大小和形状的形...
数字图像处理（八）形态学处理之灰度级腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽变换和底帽变换
hjxu2016的博客
06-19 1万+
本篇所有代码都是基于24位BMP图像一. 灰度级腐蚀运算灰度级腐蚀运算可以看成一种特殊的二维卷积运算，只不过用最小值运算代替了相关运算，用减法运算代替了相关运算的卷积操作。灰度腐蚀运算时逐点进行的，计算该点局部范围内各点与结构元素对应点的灰度差，并选取差的最小值，作为该点的腐蚀结果。（先赋值255，再赋值差的最小值）1.如果结构元素都是正的，则输出图像会比输入图像暗。我们设结构元素3*3，且值都是...
图像的腐蚀原理
cp32212116的专栏
08-03 1万+
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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值