腐蚀、膨胀【举例说明 ^_^】

最新推荐文章于 2023-08-10 20:23:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zuliang001/article/details/81502253
本文深入探讨了图像处理中的两种基本操作——腐蚀与膨胀。腐蚀操作通过结构元素在原图中游走，只有当结构元素完全重合于原图的特征区域时，该区域的特征才会被保留下来。而膨胀则是将结构元素的特定点在原图中移动，凡所到之处，均会被标记为特征区域，从而实现图像特征的扩大。这两种操作是图像形态学分析的基础，对于理解图像特征、去除噪声及目标检测等应用至关重要。

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题目：根据所给结构元素，对原图像进行腐蚀、膨胀

        

解：

腐蚀（我的话：结构元素在原图灰色里游走，结构元素完全重合时黑点处留下来）

 

膨胀（我的话：结构元素的黑点在原图灰色里游走，所“到”之处全被“感染”）
OpenCV-Python图像矩阵不扩充边界腐蚀膨胀函数处理算法探究
老猿Python
11-06 2062
本文详细介绍了对灰度图像腐蚀和膨胀时，当核矩阵对图像边界不扩边进行腐蚀、膨胀处理的情况、遇到的问题以及对应处理算法，举例说明了处理过程，并提供了验证测试函数。 实际上，整个灰度图像的腐蚀和膨胀算法，不论是否扩边，基本运算过程都是一样，只是扩边情况下，计算过程无需从新增的边界元素开始，而是从内嵌图像的元素开始，因此无需考虑扩充部分边界的处理，都可以使用本文介绍的算法进行灰度图像的腐蚀和膨胀处理。
图像处理之膨胀腐蚀操作
cxf7394373的专栏
01-23 6104
腐蚀的算法： 用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。 结果：使二值图像减小一圈 B}Í S = { x,y | SxyÄ定义：E = B   膨胀的算法： 用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1 结果：使二
OpenCV3编程入门读书笔记4-形态学滤波
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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...
图像腐蚀与膨胀综合示例
北漠苍狼的专栏(QQ:1746430162)
11-24 718
//--------------------------------------【程序说明】------------------------------------------- // 程序描述：图像腐蚀与膨胀综合示例 // 开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit // 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2010 // 开发测试所用OpenCV版本： 3
二值图像腐蚀与膨胀操作样例
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目录 操作方法简要说明 腐蚀操作 结构元素原点在结构元素内部 原点在结构元素外部 二值图像的膨胀操作 点在结构元素内部 原点在结构元素外部
数学形态学应用——腐蚀、膨胀、击中（二）
Rjex
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击中——在多个多边形图中找到所要求的图形。 目标物如下图所示，找到较大正方形D的位置，令每种形状的原点位于其重心处。 过程 (1).假设其中长方形为C，小正方形为E，则A为C，D，E的并集，Ac为A的补集。设D被一个小窗口包围。 (2).D对A的腐蚀如下左图所示,(W-D)对Ac的腐蚀如下右图所示： 以上两图的交集如下所示，该交集显示了D的原点的位置。 将上图中D的位置放大，如下图所示： ...
pytorch实现图像的腐蚀和膨胀
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之所以想到用 pytorch ，主要是因为不想在网络模块中调用 opencv 的函数。调用 opencv 函数的基本步骤如下：先把 pytorch 的 tensor 转到 cpu 上，然后转换成 numpy，再调整到 uint8 格式，然后才能调用。
python图像处理（八）——形态学运算之图像腐蚀与图像膨胀
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　图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域，其中膨胀类似与 '领域扩张' ，将图像的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大。腐蚀类似 '领域被蚕食' ，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。 一、图像膨胀 ...
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计算机视觉（一）——形态学操作：腐蚀、膨胀、开闭运算、形态学梯度、顶帽与黑帽
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录形态学操作的概念一、腐蚀和膨胀二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 形态学操作的概念 形态学：即数学形态学，图像处理过程中一个非常重要的研究方法。 形态学主要从图像内部提取分量信息，该分量信息通常对于表达和描绘图像的特征具有重要意义，通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征。 形态学处理在视觉检测、文字识别、医学图形处理、图像压缩编码领域都有非常重要的作用。 形态学操作主要包含： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽
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二值图像分析：图像形态学处理
图像的腐蚀与膨胀
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图像腐蚀与膨胀 结构元素 设有两幅图象B，X。若X是被处理的对象，而B是用来处理X的，则称B为结构元素(structure element)，又被形象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。 腐蚀 把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。如下图所示。 其中X是被处理的对象，B是结构元素...
数字图像处理笔记(四) 腐蚀和膨胀
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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.
图像的腐蚀与膨胀算法原理
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结构元素：设两幅图像X、B，若X是被处理对象，B是用来处理X的，那么则把B称为结构元素。 腐蚀：用结构元素B腐蚀X，过程如下： 1.用结构元素B扫描图像X的所有像素点（以B的原点为坐标，对应A的各个像素点进行扫描），用结构元素B与X覆盖的二值X图像做 “与”操作。 2.如果结构元素B为黑色的点，图像A相对应的点都为黑色，则该点的像素为黑色，否则为白色。 腐蚀的结果使得原来的图像缩小一圈
图像腐蚀、膨胀算法
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腐蚀运算的含义：每当在目标图像中找到一个与结构元素相同的子图像时，就把该子图像中与结构元素的原点位置对应的那个像素位置标注出来，目标图像上被标注出来的所有像素组成的集合，即为腐蚀运算的结果。其实质就是在目标图像中标出那些与结构元素相同的子图像的原点位置的像素。 算法描述： 1.获得源图像每行像素的宽度 2.创建一幅大小与源图像相同，所有像素置黑的目标图像 3.为
【Opencv入门到项目实战】（三）：图像腐蚀与膨胀操作
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腐蚀操作是图像处理中常用的一种形态学操作，我们通常用于去除图像中的噪声、分割连通区域、减小目标物体的尺寸等。腐蚀操作的原理是，在给定的结构元素下，遍历图像的每个像素，并将其值替换为该像素周围邻域内像素的最小值。可以看到，这些斜线变得很浅，因为被他周围的黑色所影响，并且原始图像的字母也变得更小了，因为腐蚀操作减少了一部分信息。通过使用礼帽和黑帽操作，可以突出图像中细微的亮或暗结构，或者检测背景中的亮或暗区域。我们在上面的腐蚀操作中，在。的值，来增加迭代次数，迭代的次数越多，则腐蚀的越严重，具体结果如下。
形态学图像处理——腐蚀和膨胀
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一、基础理论 1、形态学概述 图像处理中的形态学往往指的是数学形态学。 2、数学形态学 建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数字形态学图像图像处理的基本理论。 其基本的运算包括二值化腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中于击不中变换、形态学梯度、 Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰度腐蚀和膨胀、灰度开闭运算、灰值形态学梯度等。 3、膨胀与腐蚀的功能： 消除噪声； 分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素； 寻找图像中的明细的极大值区域或极小值区域； 求出图像
65.图像的腐蚀操作
twnkie的博客
08-10 222
腐蚀是形态学操作中的一种基本操作，通过结构元素与图像进行最小值运算，将物体边界内部的像素点进行磨损或消除，从而使物体的形状变小且更加平滑。还记得之前讲过的中值滤波吗，其实腐蚀操作可以看作是最小值滤波，对于结构元素下的图像的像素值进行排序，将中心像素替换为最小值。最后，显示原始图像和腐蚀后的图像，并等待按键退出程序。腐蚀的作用： 腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.。对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并且保持原有形状。
形态学腐蚀与膨胀运算的结构体
最新发布
03-28
<think>好的，我现在需要解释形态学中的腐蚀与膨胀运算以及结构元素的定义和使用。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保准确引用。根据引用[1]，膨胀是腐蚀的对偶运算，结构元素平移后击中目标图像的点组成膨胀结果。腐蚀应该是相反的过程，结构元素需要完全包含在目标图像中。引用[3]提到膨胀是腐蚀的逆操作，使用类似的内核和参数。结构元素在腐蚀和膨胀中的作用很关键，用户可能想知道如何定义和选择结构元素。 结构元素的定义需要包括形状、大小和原点位置。比如，常见的结构元素有矩形、十字形、椭圆形等，如引用[2]中的例子使用了一个由小三角形标识原点的结构元素。使用结构元素时，原点的位置会影响运算结果，不同的形状会提取不同的图像特征。 接下来，我需要组织回答的结构，先解释腐蚀和膨胀的定义，然后详细说明结构元素的作用和选择方法。需要区分腐蚀和膨胀的不同效果，比如腐蚀缩小区域，膨胀扩大区域，并举例说明结构元素如何影响结果。同时，结合引用中的信息，如引用[4]提到的膨胀函数参数，可以说明实际应用中结构元素的传递方式。 用户可能存在的疑问包括结构元素如何影响最终的图像处理效果，以及如何根据任务选择合适的结构元素。因此，回答中需要包含结构元素的设计考虑因素，如任务需求、形状和大小。此外，示例应用场景如去噪、连接断裂部分等，可以更好地帮助用户理解。 最后，生成相关问题时要围绕结构元素、运算效果、参数设置和应用场景展开，确保问题能够引导用户进一步学习。检查是否所有引用都正确标注，并确保LaTeX格式正确，尤其是行内公式使用$...$，独立公式使用$$...$$。</think>形态学中的腐蚀与膨胀运算是数字图像处理中的基础操作，其核心依赖于“结构元素”的设计。以下从定义、运算原理和结构元素使用三方面说明： ### 一、腐蚀与膨胀的定义 1. **腐蚀运算** 结构元素$B$在目标图像$X$上滑动，若$B$完全包含于$X$，则保留原点位置。数学表达式为： $$X \ominus B = \{ a \mid B_a \subseteq X \}$$ 其效果是缩小目标区域，消除细小突刺[^3]。 2. **膨胀运算** 结构元素$B$平移后与目标图像$X$有交集时，记录原点位置。数学表达式为： $$X \oplus B = \{ a \mid B_a \cap X \neq \emptyset \}$$ 其作用是扩大目标区域，填充孔洞或断裂[^1]。 ### 二、结构元素的定义与特性 结构元素是形态学运算的“探针”，具有以下关键属性： - **形状**：常见有矩形、十字形、圆形等（例如引用[2]中的三角形标识结构元素） - **尺寸**：控制运算的作用范围，如3×3或5×5像素 - **原点**：决定运算的参考点位置（如引用[2]中结构元素B的小三角形标识） ### 三、结构元素的使用方法 1. **设计原则** - 任务驱动选择：检测垂直线段宜用垂直方向结构元素 - 多尺度组合：不同尺寸结构元素可分离图像特征 - 形态学梯度计算：通过膨胀与腐蚀结果的差值提取边缘 2. **代码实现示例** OpenCV中通过`getStructuringElement()`定义结构元素： ```python # 创建3×3十字形结构元素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3)) # 进行膨胀运算（引用[4]的参数对应关系） dilated = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1) ``` ### 四、应用效果对比 | 运算类型 | 输入图像A | 结构元素B | 输出效果 | |---------|-----------|-----------|---------| | 腐蚀 | 包含B形状 | 3×3十字 | 边缘收缩1像素[^3] | | 膨胀 | 带断裂区域 | 5×5矩形 | 断裂区域连接 |
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