图像模式识别 (五)

数字图像处理笔记(四) 腐蚀和膨胀 说明 在此篇文章中,请把你的思维转换到矩阵的角度来,图像是矩阵,结构元也是矩阵,在此,我们约定俗成的是,结构元(SE)的中心是矩阵的正中心。 结构元 设有两幅图像AAA 和 BBB,若 AAA 表示被处理的图像,而 BBB 是用来处理$ A$,则称 BBB 为一 个结构元。 结构元一般表示为000 和 111 构成的结构元数组。 可以是任意形状,但通常是对称的,结构元原点是区域的中心。 上面是冈萨雷斯老师的书中对结构元的说明,那么简单点,说人话。 例如,我们下面有一个小色块(矩阵),你也可以认为是卷积中. 阅读详情

图像腐蚀、膨胀、细化

这三个内容属于数学形态学(Mathematical Morphology),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。这里介绍二值图象的形态学运算,对于灰度图象的形态学运算。

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。

 

 

 

5.        

OpenCV3编程入门读书笔记4-形态学滤波 一、腐蚀和膨胀 1、腐蚀和膨胀的主要功能 (1)消除噪声 (2)分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素 (3)寻找图像中的极大值或者极小值区域 (4)求出图像的梯度 2、膨胀(dilate) 膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度来说,就是将图像与核进行卷积,计算核B覆盖区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。 3、腐蚀... 阅读详情

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