9、图像预处理技术全解析

图像预处理技术全解析

1. 二值形态学

二值形态学主要处理二值图像，这些二值图像通常由其他标量强度通道图像转换而来。形态学的作用是改变特征形状，通过去除形状噪声或离群值，强化主要特征特性，以进行后续分析。例如，可去除孤立像素，使细特征变粗，同时保留主要形状。

1.1 二值化与阈值处理

二值形态学首先要对图像进行二值化，一般通过阈值处理将图像转换为具有二值像素的图像，其中 0 代表黑色，255 代表白色。阈值处理方法至关重要，后续会详细介绍。

1.2 形态学核

二值形态学是一种邻域操作，可使用具有真值的形态学核。以下是两种常见的 3x3 形态学核：
- 核 a：考虑与当前像素接触的所有像素。
- 核 b：仅考虑正交相邻的像素。

1.3 基本操作

形态学的基本操作包括布尔与（AND）、或（OR）、非（NOT）。在二值形态学中，膨胀用布尔或运算符表示，腐蚀用布尔与运算符表示。
- 腐蚀 ：尝试减少稀疏特征，直到只剩下强特征。只有当形态学核下的所有像素都为真时，中心像素才会保留，否则被腐蚀为 0。公式为：$G(f) = f \ominus b$。
- 膨胀 ：尝试使稀疏特征变粗。只要形态学核下有一个像素为真，中心像素就会被膨胀。公式为：$G(f) = f \oplus b$。

基于简单的腐蚀和膨胀，还可以推导出一系列形态学操作：
| 操作 | 公式 |
| — | — |
| 腐蚀 | $G(f) = f \ominus b$ | <