形态学图像处理简介

形态学图像处理是用于图像分析的技术,包括膨胀、腐蚀、开闭操作等,常用于边界的提取和图像预处理。二值图像处理涉及膨胀、腐蚀、开闭和击中或击不中变换,而灰度图像处理则通过形态学梯度、开闭操作等增强对比度和消除噪声。结构元在这些操作中起到关键作用。

1,图像形态学概念
形态学,即数学形态学(mathematical Morphology),,主要用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量,使后续的识别工作能够抓住目标对象最为本质〈最具区分能力-most discriminative)的形状特征,如边界和连通区域等。同时像细化、像素化和修剪毛刺等技术也常应用于图像的预处理和后处理中,成为图像增强技术的有力补充。
在这里插入图片描述

2,形态学图像处理操作
按照处理对象不同,分为对二值图像处理和对灰度图像处理,处理函数大部分都是相同的,除了击中或击不中变换(仅适用于二值图像)。
2.1 二值图像
(1)膨胀:
膨胀是图像中的目标“生长”或“变粗”的操作
(2)腐蚀:
腐蚀是图像中的目标“收缩”或“变细”的操作。
(3)开操作:
先腐蚀,再膨胀 。开操作可以去除所有不能包含结构元的部分,平滑目标的轮廓,断开了细的连接部分。
(4)闭操作:
先膨胀,再腐蚀 。闭操作可以平滑目标的轮廓,并且连接窄的断裂并填满细长的“港湾”,填满闭结构元小的洞。
(5)击中或击不中变换:
结构元是一对儿结构元,A被B1腐蚀 ∩ A的补集被B2腐蚀
(6)标记连通分量:
连通分量就是前景图像内部单个元素之间的关系,是通过连通得到的像素集合。连通分为4连通和8连通。
(8)形态学重建:
重建是一种形态学变换,包括一幅原图像G(模板),一幅标记图像F(标记),一个结构元B。其中F被包含于G。有一些重建和其他操作结合的方法并能取得很好的效果。

2.2 灰度图像
(1)膨胀和腐蚀:
从膨胀结果中减去腐蚀的结果,可产生形态学梯度,这是图像局部灰度变化的一种度量。
(2)开操作和闭操作:
开操作可以去除小的亮点细节,同时保留所有的灰度并保证较大的亮区特征不受干扰。闭操作去除比结构元

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