广义二值形态算子的研究

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二值形态学在图像边缘检测中的研究应用

二值形态学在图像边缘检测中的研究应用

二值形态学在图像边缘检测中的研究应用第一章概述1.1选题的背景以及意义近年来,数字图像在心理学、生理学、计算机科学等诸多方面得到了广泛的应用。

图像的工程可分为图像处理(Image Processing)、图像分析(Image Analysis)和图像理解(Image Understanding)三个阶段。

图像分析是图像处理和图像理解的,由此可见图像分析的重要性。

边缘检测是图像分析的最基本的研究课题之一。

图像分析简而言之,就是对图像中感兴趣的部分进行检测,获得目标的基本信息,是一个从图像到数据的过程。

边缘是边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,是指图像局部亮度变化最显著的部分,获得了图像的边缘,就能为描述或识别目标提供重要的参数,从而对图像进行精确分析。

图像边缘检测是图像的分割,目标识别,区域提取等的重要基础。

许多场合都需要计算机对图像进行分析和理解。

比如说,集成电路的自动检测,医学领域中器官检测。

边缘检测在图像分析研究领域中占有重要的地位,目前已经成为机器视觉研究领域最跃的课题之一。

1.2 国外研究的现状为了保证所提取特征参数的准确性,边缘检测必须合理解决边缘有无、真假以及定位的问题。

这其中涉及两个关键因素,一是边缘检测的尺度。

二是噪声,图像中不可避免地会包含有噪声,在噪声的分布和方差等一些信息未知的情况下,要分辨高频信号的噪声以及边缘存在一定的难度。

目前边缘检测的方法大致包括以下几类:(1)基于微分边缘检测技术[3,22]基于微分检测的技术分为两类:(1)一阶微分算子,如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等。

检测的实质多是在梯度值大于某一值时就认为是边缘点,导致边缘点太多,影响边缘检测的精度。

(2)二阶微分算子,如拉普拉斯算子,Canny算子等,检测的实质是求局部的最大值点,此类算子提高了图像的检测的准确精度。

(2)基于小波与分形理论边缘检测技术[4,23]小波理论和分形理论的日益成熟以及广泛应用,90年代基于此类技术的边缘检测算子相继出现。

算子方程与广义逆

算子方程与广义逆

算子方程与广义逆
近年来,随着互联网技术的飞速发展,运算子与广义逆的研究也受到极大的重视。

它们的应用可以说已经渗透到了我们的日常生活中。

运算子是指一种特殊的函数,它将某种空间的任意对象映射到另一种空间的同
一对象,并能够能够满足庞加莱结合律和分配律,因此它具有线性和可结合的性质。

通过使用运算子,通常可以很容易地解决许多数学问题。

广义逆是指一种特殊的映射,它将运算子映射为一个特殊的映射,通过合并它们,可以解决许多复杂的数学问题。

广义逆可以用来求解不等式,偏微分方程,估计未知参数,发现规律等,在机器学习及机器视觉领域以及其他多种应用领域也备受重视。

在运算子与广义逆的结合应用中,采用增量算法技术,可以将一般的运算子问
题转换成一系列优化问题,其中运算子差分可以用于估计反演问题的解,使用非线性的Lagrange重视函数可以求解系统概率和混沌的运算子问题。

通过运算子和广义逆,我们发现可以使用多层神经网络学习模型,进行有效的
特征提取和知识查询,用于图像识别、自然语言处理和大数据分析,这些研究已成功应用于工业智能、自动驾驶等领域,取得了良好的效果。

综上所述,运算子与广义逆的结合应用,可以有效地解决复杂的理论和实际问题,因此运算子和广义逆的研究,将继续受到重视。

未来,在互联网技术的持续研究和发展下,它们会被用于更多的领域,并实现更多的应用场景。

二值图像形态学算法

二值图像形态学算法

thank you!
AB A AB
3.幂等性 在对一个图像A用结构元素进行开运算
开闭运算的性质


后,若再用同一个结构元素进行又一次开 运算,所得结果不变,这种性质叫做幂等 性。同样,闭运算也有幂等性。 A ◦ B ◦ B=A ◦ B A • B • B=A • B
击中击不中变换
在图像分析中,同时探测图像的内部和外 部,而不仅仅是局限于探测图像的内部或 图像的外部,对于研究图像中物体与背景 之间的关系,往往会起到很好的效果。一 个物体的结构一般可以通过物体内部各种 成分之问的关系来确定。为了研究物体 (在这里指图像)的结构,可以逐步地利 用各种成分(如各种结构元素)对其进行 检验,指定哪些成分包括在图像内,哪些 包括在图像外,从而最终确定图像的结构。
开运算可以在分离粘连目标物的同时,基 本保持原目标物的大小。
二值闭运算
闭合(closing):B•S 闭运算是对原图先进行膨胀处理,后再进 行腐蚀的处理。 例:
闭运算可以在合并断裂目标物的同时,基 本保持原目标物的大小。
开闭运算的性质
1.递增性 若
,则
2.延伸性 开运算是非延伸的,A◦B是A的子集; 闭运算是延伸的,A是A•B的子集,即
腐蚀和膨胀的代数性质
上式表明,当图像A用一个大的结构元素 B ⊕ C去腐蚀时,其结果与用B和C连续腐 蚀时相同,而腐蚀结果与用结构元素B、C 的腐蚀顺序无关。根据这一性质,我们可 以只存储一些简单而基本的结构元素B,C 等等,一旦需要时便可由他们对图象做连 续腐蚀,以取代各种复杂的结构元素。
开运算与闭运算
膨胀与腐蚀运算,对目标物的后处理有着 非常好的作用,但是,腐蚀和膨胀运算的 一个缺点是,改变了原目标物的大小。为 了解决这一问题,考虑到腐蚀与膨胀是一 对逆运算,将膨胀与腐蚀运算同时进行, 由此便构成了开运算与闭运算。

二值化方法

二值化方法

二值化方法二值化是图像处理中一种常用的阈值分割方法。

它可以将图像分割成黑白两种颜色,从而使图像更容易处理,并减少图像的尺寸大小。

换句话说,它是一种将图像转换成只有黑白两种颜色的方法。

二值化被广泛应用于各种图像处理应用程序中,包括图像掩码、模板匹配等。

它可以用于在自然图像中提取特定对象,也可以分离噪声,使图像易于识别。

此外,它还可以用于更高级的图像处理应用,如视觉检测和人脸识别。

二值化常用的方法有多种,比如自适应阈值法、最大类间方差法、最小阈值法等。

其中自适应阈值法是一种简单易行的方法,其核心是在每一个像素的领域内,根据灰度值的大小决定阈值。

它可以在不同的图像中针对不同的区域生成更好的阈值,从而产生更好的二值化结果。

最大类间方差法也称为“大津法”,是一种根据图像的灰度直方图来进行阈值分割的算法。

它从图像中提取灰度直方图,并使用类间方差来计算图像的最佳阈值。

它可以有效地分割图像,从而产生更好的二值化结果。

最小阈值法是一种针对噪声图像的阈值分割方法。

它使用一种特殊的算法来识别噪声,并找出最佳的阈值,使得噪声尽可能少地影响最终的二值化结果。

除了上述常用的阈值分割方法之外,还有一些其他的方法,比如变量凝聚分割、迭代阈值匹配等,可以用于更加精细的二值化处理。

此外,有些二值化算法还可以被应用于无线电信号处理。

二值化是图像处理中一种广泛应用的阈值分割方法,它可以使图像更有效地处理,并减少图像的尺寸大小。

它的主要目的是针对不同的图像种类生成最佳的阈值,以使图像得到最佳的二值化结果。

它也被广泛用于图像掩码、模板匹配等多种应用中,并且还可以被应用于更高级的图像处理应用程序,如视觉检测和人脸识别。

然而,由于它的复杂性,二值化方法仍需要更多的研究和改进,以使其在实际应用中产生更好的效果。

halcon形态学算子

halcon形态学算子

Halcon形态学算子是用于图像处理的一种数学方法,主要用于提取和分析图像中的特定形状。

在Halcon中,形态学算子主要包括以下几种:1. 二值化(Binary Image):将图像转换为二值图像,即黑白图像。

常用的二值化方法有阈值法、自适应阈值法等。

2. 膨胀(Dilation):对二值图像进行膨胀操作,可以扩大图像中的白色区域。

膨胀操作可以通过结构元素来实现,结构元素的形状和大小决定了膨胀的效果。

3. 腐蚀(Erosion):对二值图像进行腐蚀操作,可以缩小图像中的白色区域。

腐蚀操作同样可以通过结构元素来实现,结构元素的形状和大小决定了腐蚀的效果。

4. 开运算(Opening):先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作。

开运算可以消除小的白色区域,同时保持大的白色区域不变。

5. 闭运算(Closing):先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作。

闭运算可以消除小的黑色区域,同时保持大的黑色区域不变。

6. 形态学梯度(Morphological Gradient):计算图像的灰度梯度信息,用于提取图像的边缘信息。

7. 顶帽变换(Top Hat Transformation):先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作。

顶帽变换可以提取图像中的局部最大值信息。

8. 黑帽变换(Black Hat Transformation):先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作。

黑帽变换可以提取图像中的局部最小值信息。

9. 形态学重建(Morphological Reconstruction):根据原始图像和形态学操作的结果,恢复原始图像的信息。

10. 形态学滤波器(Morphological Filters):通过形态学操作实现的滤波器,如平滑滤波器、边缘检测滤波器等。

在Halcon中,可以使用morphology模块中的函数来实现这些形态学算子。

第7章二值图像处理方法与数学形态学

第7章二值图像处理方法与数学形态学

6/24/2019
27
连接成分的标记-标记的例子2
连接数—考虑一个像素,
某个1-像素x0的连接数,可以利用其8-邻域像 素的值f(x1)~f(x8)按下式定义:
4-连接用Nc(4), 8-连接用Nc(8)表示.
N (4) c
(
x0
)

( f (xk ) f (xk ) f (xk1) f (xk2 ))
第7章二值图像处理及形态学
本章重点:
二值图像处理 形态学运算
主要内容:
二值图像处理 灰度图像的二值化处理 像素的连接 像素间的距离
形态学运算 数学形态学的基本运算有4个: 膨胀(或扩张) 腐蚀(或侵蚀) 开启 闭合
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1
7.1 二值图像
定义:
整幅图像画面内仅黑白二值的图像。 像素值仅有0和1----(或0和255).
欧几里德距离,从一个像素开始的距离
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像素间的距离
4-邻域距离,从一个像素开始的距离
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像素间的距离
8-邻域距离,从一个像素开始的距离
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像素间的距离
从上面的例子可知,从一个像素开始的等 距离线,在de中大致呈圆形,在d4 中呈旋 转了45度的正方形,在d8中呈正方形。
下面是表示3*3像素中央像素的连接数(8-连接)。4-连接数?
1 11 1 10 1 10
连接数=1
010 010 000
连接数=1
00 1 01 0 10 0
连接数=2
1 01 0 10 1 00
连接数=3
111 010 101

基于二值形态学的形态变换方法及应用

基于二值形态学的形态变换方法及应用

基于二值形态学的形态变换方法及应用本文从二值形态学的理论出发,系统地建立了基于本影变换与表面算子的灰值形态变换方法,在应用方面主要介绍了形态变换在滤除椒盐噪声和图像边缘检测中的应用.本文的工作如下:较为详细地证明了二值形态变换的主要性质.在二值形态学的基础上,建立了基于本影变换的灰值形态变换方法.通过本影变换可以将平面内的信号与一个集合对应起来.表面算子是本影变换的逆算子,它是集合到函数的运算.因此本影变换可以把二值形态学与灰值形态学联系起来.从基于本影变换的灰值形态变换定义出发,较为详尽地推证了灰值形态变换所具备的性质.通过推证得出灰值形态变换具有与二值形态变换相对应的性质.如灰值形态变换都满足对偶性、关于目标信号的平移不变性和递增性等一系列性质.从形态开、闭运算的性质出发,证明了形态开-闭运算、闭-开运算所具有的主要性质,并应用于滤除椒盐噪声中.提出了利用两个结构元素进行滤波的算法,此算法能较好地滤除μ= 0,0 <δ≤0.2的椒盐噪声.从形态腐蚀的非扩展性与形态膨胀的扩展性出发,构造了基本的形态边缘检测算子.提出了基于8个结构元素和适合于检测含有椒盐噪声的形态边缘检测算法.。

二值形态学

二值形态学

图2-3给出了与图2-1的目标图像和结构元素 给出了与图2 均相同,仅结构元素的原点位置不同时, 膨胀运算结果的不同例子。
需要注意的是,由上面的运算示例可以看出,膨 胀运算只要求结构元素的原点在目标图像的内部 平移;换句话说,当结构元素在目标图像上平移 时,允许结构元素中的非原点像素超出目标图像 范围。 膨胀运算具有 扩大图像和填充图像中比结构元素 小的成分的作用,因此,在实际应用中可以利用 膨胀运算连接相邻物体和填充图像中的小孔和狭 窄的缝隙。其例也在后面Matlab操作中给出。 窄的缝隙。其例也在后面Matlab操作中给出。
像,B为结构元素,则结构元素B 像,B为结构元素,则结构元素B对目标图 像A的闭运算可定义为 其中, 为闭运算的运算符。目标图像A和 为闭运算的运算符。目标图像A 结构元素B 结构元素B的闭运算除可用 表示外,还 可表示成C 可表示成C(A,B)、CLOSE(A,B)和 )、CLOSE( AB等。
图像类型 Matlab中主要有4 Matlab中主要有4种基本的图像类型:索引图像、灰度图像、 RGB图像、二值图像。 RGB图像、二值图像。 1)索引图像 索引图像有两个分量,即整数的数据矩阵X 索引图像有两个分量,即整数的数据矩阵X和彩色映像 矩阵map。 矩阵map。 为显示一幅索引图像,可使用语句 >> imshow(X,map) 或语句 >> image(X) >> colormap(map)
腐蚀运算的含义是:每当在目标图象A 腐蚀运算的含义是:每当在目标图象A中找 到与结构元素B 到与结构元素B相同的子图像时,就把该子图像的 原点位置标注为1,图像A 原点位置标注为1,图像A上标注出所有这样的像 素组成的集合,即为腐蚀运算的结果。 注意: 1、当结构元素中原点位置的值不为1(也即原 、当结构元素中原点位置的值不为1 点不属于结构元素时),也要把它看作是1 点不属于结构元素时),也要把它看作是1(也即 把不属于结构元素的原点看作是结构元素的成 分);也就是说,当在目标图像中找与结构元素B 分);也就是说,当在目标图像中找与结构元素B
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ma i l : my 0 0 7 1 j @1 6 3 . c o n. r
4 6 4
Hale Waihona Puke 长 春 工 业 大 学 学 报( 自然 科 学 版 )
第3 4卷
由于结 构元 素一 般都 为有 限集 , 则设 集 合
A一 { a 1 , a 2 , …, a }

胀, 这两 种基 本 的运算 都 具有平 移 不变 性 , 广义 的
t hr e s ho l d o f t he r a nk f u nc t i on, t he b i n a r y mor ph ol og i c a l t r a n s f or ms a r e e x t e n de d. W e ho p e t he
的性 质依 赖 于 结

r ( x ( 口 l + ^ ) , … , t x ( n + ) )= = =1
令 h 一h +a可得 :
[ ,
( X) ] 。 一 根据 集合 平移 性
t x ( n + h 一 口 )一 t x( 口 。 + h)
{ ∈ : ( ( 吼 + 一a ) , …, t x ( n , I + 一a ) )一 1 )

…, U n ) 一[ ∑“ ≥5 ]
秩 函数有 如下 基本 性质 : 1 ) 当s 一1时 , 则 有
r 】 ( z ‘ 1 , U 2 , … , “ )一 甜 1+ U 2+ … + U
[ . ( X) ] 一 , ( X )
因此 . 具 有平 移不 变性 。
2 ) 当 s — 时 , 则有
即 为 自对 偶 函数 , 此 时 称 为 中值 函数 , 记 为
rm 。
( X )一
对 于二值 图像 x, 结构 元 素 A, 将 结构 化 映射

{ h E : ( ( n 1 + a+ ^ ) , …, t x ( + a+ ^ ) )一 1 )
中 的布尔 函数 b用 秩 函数 r 代替 , 则有
其 中
A = : ={ a +a l a E A) X一 。一 { —a l z E X) 证 明 由定 义 得 :


若 为奇数 , 取 s 一 +1 / Z , 则有
r ( U 1 , “ 2 , … , “ )一 r ( l , “ 2 , … , U )
于集 合 { 0 , 1 } 的 变量 称 为 布 尔 变 量 。将 由 { 0 , 1 } 到{ 0 , 1 } 的 映射 b : { 0 , 1 ) ” 一{ 0 , 1 ) 称 为 元 布 尔 函 数 。对 于给定 的 S E{ 0 , 1 , 2 , …, ) , 定义 7 2 元 布 尔 函数 :
i 一1
i一 1, 2, … , n
称 其 为秩 函数 。令
“ 一 t x ( 口 + )
i一 1, 2, … ,
则有 :

即:
( x) ] 一
{ h E Ed : r ( £ x( 口 1 +h ) , …, t x( n + h ) )一 1 )
为平 移矢 量 。 证 明 由定 义可得 :
[ , ( X) ] 。一
{ h∈ E d: r ( £ x ( a 1 +九 ) , …, t x ( a + ) ): = =1 )
根 据集 合 的平移 性得 : [ , ,( x) ] 一
{ 口+ h E Ed : r ( £ x( a 1 + ) , …, t x( n + ^ ) )一 1 )
收 稿 日期 :2 0 1 3 - 0 4 — 2 6
质布 尔 函数描 述 二值 形 态 变 换 的形式 , 为 扩展 二
值形 态变 换提 出 了一种 新 的途 径 。文 中将在 此基
础上 , 用秩 函数 取 代 结 构 化 映射 。 ] , , 中 的布 尔 函数 , 则 有
g ' A . ( X) 一{ h∈ : ( t x ( 日 1 + ) , …t x ( + ) )一 1 )
式中: X ——二 值 图像 ;
A —— 结构 元 素 。
二值 图像 X 的特征 函数
, 、
f 1 ,
∈ X
l 0 , X X
基 金 项 目 :中 南 民族 大 学 研 究 生 学 术 创 新 基 金 资 助 项 目 ( 2 O 1 3 s y c x j j O 8 7 ) 作 者 简 介 :罗  ̄ [ ( 1 9 8 7 -) , 男, 土家族 , 湖北鹤峰人 , 中 南 民族 大 学 硕 士研 究 生 , 主 要 从 事 数 学 应 用 方 法 与 图 像 处 理 方 向研 究 , E -
r ( U 1 , U 2 , … , )
3)
性质 2 对 于给定 的秩 函数 b , 结构 元 素与 二
“ 1‘U 2‘… 。U n
值 图像 之 间具 有 以下平 移 的关 系 , 即有 :

( X )一 ,
( X一 。 )
r ( z ‘ 1 , U 2 , … , 甜 )= r , 广 1 ( U 1 , 2 , … , )
究。
A 和秩 函数 r , , , , 关 于二值 图像 x 具 有 平移 不
变性 , 即有 :

, r t
( X )一 [ ’
a E
( x) ]
l 预 备 知 识
数 学形 态学 的基 本定 理最 终被 简化 到完 备格 结 构 ] , 使 得 完 备 格结 构 成 为 图 像 空 间最 基 本 的代 数结 构 , 格 的完 备 性 理论 则 成 为 形 态 分 析 方 法最 为重 要 的理论 基础 。结 构形 式最 为简 单 的布 尔格 是 只含有 0和 1 两 个元 素 的集合 { 0 , 1 } , 取 值
二 值形 态变 换 也应 该 具 有 平 移 不 变 性 , 则 可 以证 明 。 也具 有平 移不 变性 。 性质 1 ( 平移 不变 性 ) 对 于给 定 的结 构 元 素
C a r d ( A)
式中: C a r d — —集 合 的势 。 通过 调节 中秩 函数 r 阈值 S的大 小 , 扩 展 出具有 形 态变 换 形 式 的 广义 二 值 形 态 算 子 , 将 有 助于广 义 二值形 态 理论 的建 立 以及 新 算法 的研
g e n e r a l i z e d mo r p h o l o g i c a l t r a n s f o r m t h e o r y wi t h t h e a d j u s t a b l e r a n k f u n c t i o n t h r e s h o l d c a n p r o v i d e a n
St u d y on g en er a l i z e d bi n ar y mo r ph ol o g y o p er a t o r
LUo J i n g , ZHANG Yu
( Co l l e g e o f Ma t h e ma t i c s a nd St a t i s t i c s ,S ou t h — Ce nt r a l Un i v e r s i t y f o r Na t i o n a l i t i e s,W u h a n 4 3 0 07 4,Ch i na )
i nn ov a t i ve i d e a f o r t h e r e s e a r c he s o f mor ph ol o g i c a l o pe r a t or s a nd a l g o r i t hm. Ke y wor ds:m o r ph ol o gi c a l d i l a t i on s;mo r p ho l og i c a l e r os i o n;g e n e r a l i z e d mo r pho l o gy;r a n k f un c t i on .
0 引 言
数学 形 态学 对 于二值 图像 的研究 是基 于 图像
集合 表示 的 。二 值形 态 变换 是通 过将 二 值 图像 与 在其 中移动 的结 构 元 素 进 行 交 、 并 等 集 合 运 算 实 现 的 。但 是 , 随着 形 态学 应用 领域 的不 断 发展 , 在 很 多实 际 问题 中 , 数 学 形 态 学所 定 义 的形 态 算 子 不 能满 足应 用领 域 的需求 , 因此 , 需要 扩 展二值 形 态算 子 。文 献E l i 从 代 数理 论 的角 度 研 究 了布 尔 函数 与形 态算 子 之 间 的 关 系 , 给 出 了选 取 适 当性
二值 形 态 变换 理论 , 以期 为形 态算 子 的应 用 以及新 算法 的研 究提供 新 的思路 。
关 键词 :形 态腐 蚀 ;形 态膨 胀 ;广 义形 态 变换 ;秩 函数 中图分 类 号 :T P 7 5 1 文献标 志 码 : A 文 章编 号 :1 6 7 4 — 1 3 7 4 ( 2 0 1 3 ) 0 4 — 0 4 6 3 — 0 7
B o o l e a n f u n c t i o n s i n t h e s t r u c t u r a l ma p p i n g a r e r e p l a c e d b y t h e r a n k f u n c t i o n . B y c h o o s i n g t h e
第3 4卷 第 4期
2 0 1 3年 O 8月 J o u r n a l o f C
长 春 工 业 大 学 学 报( 自然 科 学 版 )
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