数学形态学简介

形态学(Morphology) 因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域,因此,从原图中减去开运算后的图,得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域,且这一操作和选择的核的大小相关。而膨胀就是求局部最大值的操作,核B与图形卷积,即计算核B覆盖的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像素。对于相同的图像,用不同的结构元素进行腐蚀操作的结果是不同的,因此结构元素的形状和大小往往直接决定了腐蚀操作的性能和效果。黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域,且这一操作和选择的核的大小相关。 阅读详情

 数学形态学的诞生:

数学形态学(Mathematical Morphology)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。他们的工作奠定了这门学科的理论基础, 如击中/击不中变换、开闭运算、布尔模型及纹理分析器的原型等。

 数学形态学的基本思想:

数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度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。

 

 数学形态学的数学基础:

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。

 

数学形态学的组成

  数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的,它的基本运算有4个: 膨胀(或扩张)、腐蚀(或侵蚀)、开启和闭合, 它们在二值图像和灰度图像中各有特点。基于这些基本运算还可推导和组合成各种数学形态学实用算法,用它们可以进行图像形状和结构的分析及处理,包括图像分割、特征抽取、边界检测、 图像滤波、图像增强和恢复等。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。数学形态学基于探测的思想,与人的FOA(Focus Of Attention)的视觉特点有类似之处。作为探针的结构元素,可直接携带知识(形态、大小、甚至加入灰度和色度信息)来探测、研究图像的结构特点。

数学形态学的应用
 数学形态学的基本思想及方法适用于与图像处理有关的各个方面,如基于击
【计算机视觉】图像处理算法(形态学滤波篇) 来源:《OpenCV3编程入门》,怀念毛星云大佬🕯️。 阅读详情

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