形态学腐蚀膨胀

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形态学运算中腐蚀

形态学运算中腐蚀

形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算:1. 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。

可以用来消除小且无意义的物体。

2. 膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩张的过程。

可以用来填补物体中的空洞。

3. 先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。

用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。

4. 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。

用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。

5. 通常,由于噪声的影响,图象在阈值化后所得到边界往往是很不平滑的,物体区域具有一些噪声孔,背景区域上散布着一些小的噪声物体。

连续的开和闭运算可以有效地改善这种情况。

有时需要经过多次腐蚀之后再加上相同次数的膨胀,才可以产生比较好的效果。

6. 腐蚀操作会去掉物体的边缘点,细小物体所有的点都会被认为是边缘点,因此会整个被删去。

再做膨胀时,留下来的大物体会变回原来的大小,而被删除的小物体则永远消失了。

7. 膨胀操作会使物体的边界向外扩张,如果物体内部存在小空洞的话,经过膨胀操作这些洞将被补上,因而不再是边界了。

再进行腐蚀操作时,外部边界将变回原来的样子,而这些内部空洞则永远消失了。

图像膨胀的Matlab实现:可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象。

结构元素对象可以是strel函数返回的对象,也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵。

此外,imdilate还可以接受两个可选参数:PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小、PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像)。

举个实例如下:步骤1,首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵。

>> BW=zeros(9,10);>> BW(4:6,4:7) =1BW =0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0步骤2,使用一个3×3的正方形结构元素对象对创建的图像进行膨胀。

像的形态学处理方法包括

像的形态学处理方法包括

像的形态学处理方法包括形态学处理是数字图像处理领域的重要技术之一,主要用于图像的形状、大小和结构的分析与变换。

以下是几种常见的形态学处理方法:1. 膨胀(Dilation):膨胀操作可以扩大图像中明亮区域的像素值,从而增大目标物体的尺寸。

膨胀操作使用一个结构元素(strel)对图像进行滑动,当结构元素中的像素点与源图像中的像素点匹配时,将目标图像中对应位置设置为白色。

多次膨胀操作会导致目标物体变得更大。

2. 腐蚀(Erosion):腐蚀操作与膨胀操作相反,它可以缩小图像中明亮区域的像素值,从而减小目标物体的尺寸。

腐蚀操作使用同样的结构元素(strel)对图像进行滑动,当结构元素中的所有像素点与源图像中的所有像素点匹配时,将目标图像中对应位置设置为白色。

多次腐蚀操作会导致目标物体变得更小。

3. 开运算(Opening):开运算是先进行腐蚀操作,然后再进行膨胀操作。

开运算可以去除噪点、平滑图像边界,并保持图像中明亮区域的形态特征。

4. 闭运算(Closing):闭运算是先进行膨胀操作,然后再进行腐蚀操作。

闭运算可以填充图像中的空洞、连接断裂的物体,并保持图像中较暗区域的形态特征。

5. 边缘检测:利用膨胀和腐蚀操作的差异来检测图像中的边缘。

常用的边缘检测算法有Sobel算法、Prewitt算法和Canny算法等。

6. 骨架化(Skeletonization):骨架化是通过连续的腐蚀操作将物体细化到只有一个像素宽度的过程。

骨架化操作可以提取图像中物体的形状特征,并用于形状匹配、特征提取等应用。

7. 捕获区域(Region Filling):捕获区域操作是通过连续的膨胀操作填充图像中的空洞,以便更好地分析和处理图像。

捕获区域操作可以应用于图像分割、目标识别等应用中。

除了上述方法,形态学处理还可以结合其他图像处理技术,如阈值化、滤波和边缘检测等,来进行更为复杂的操作和分析。

形态学处理方法在图像分析、目标识别、医学图像处理等领域有着广泛的应用和研究。

腐蚀膨胀算法详细解释

腐蚀膨胀算法详细解释

形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算(针对二值图而言)6.1腐蚀腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。

可以用来消除小且无意义的物体。

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。

用公式表示为:E(X)={alBa C X}=X©B,如图6.8所示。

图6.8腐蚀的示意图图6.8中X是被处理的对象,B是结构元素。

不难知道,对于任意一个在阴影部分的点a,Ba包含于X,所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。

阴影部分在X的范围之内,且比X小,就象X被剥掉了一层似的,这就是为什么叫腐蚀的原因。

值得注意的是,上面的B是对称的,即B的对称集Bv=B,所以X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果是一样的。

如果B不是对称的,让我们看看图6.9,就会发现X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果不同。

y图6.9结构元素非对称时,腐蚀的结果不同图6.8和图6.9都是示意图,让我们来看看实际上是怎样进行腐蚀运算的。

在图6.10中,左边是被处理的图象X (二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B ,那个标有origin 的点是中心点,即当前处理元素的位置,我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。

腐蚀的方法是,拿B 的中心点和X 上的点一个一个地对比,如果B 上的所有点都在X 的范围内,则该点保留,否则将该点去掉;右边是腐蚀后的结果。

可以看出,它仍在原来X 的范围内,且比X 包含的点要少,就象X 被腐蚀掉了一层。

o Q Q Q o & QO Qo Q o O oooo o o o o o 0- 0 O 0 o o •• • ■ Oo o oo o o 0 o o o o o 0 0 o o o ••o o o oo o o o ■ ■ o o 0 0 o o o ••o 0 0 oo o o 0 ■ • ♦ o QQ Q ■0 0 & o Q Q Q 0 0 * * 0 0 0 O 0 0 • ♦ ♦■ 0 Q Q ◎ 00o o ■ •0 0 o O ■ ■ ■ ■ *« O Q Qo o■ ■ ■ ■ Q Q c- O■ * ■ o GO O O O o o •o o ■ •• ■ o o o o O oO ■ ■ ■o 0o O O o O ♦<Q 0■••■ o a o o O o O o o 0 0 o 0oO o oooo\>o0 00o o o o 0 0 0'originFEX e 6图6.10腐蚀运算 图6.11为原图,图6.12为腐蚀后的结果图,能够很明显地看出腐蚀的效果。

形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算

形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算

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形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算
分类: 数字图像处理
2011-10-22 09:55 3373人阅读 评论(0) 收藏 举报
开运算和闭运算
(1)开运算
先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物
体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
(2)闭运算
博客专栏
OpenCV图像处
理 文章:16篇 阅读:31587
闭运算,B1作用结果:去掉小刺,但未去掉小桥;B2作用结果:去掉小 刺,和小桥。
文章分类
OpenCV (27) C# (34) XML (3) C/C++ (125) Matlab (6) 数字图像处理 (31) linux/ubuntu (34) 其他 (15) 杂谈 (8) svn (2) CUDA (8) TBB (2) OpenMP (2) 算法/数据结构 (37)
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形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算)

形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算)

形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算)形态学是数字图像处理中一类基础的图像处理方法,主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。

膨胀运算是指将原图像中的对象进行膨胀,从而扩充其面积和增加其厚度的操作。

具体实现方法包括选定一个结构元素,在图像上滑动并进行覆盖操作。

该方法常被用于缩小空洞、连接断裂区域和增强图像边缘等处理,同时也可用于通常的形态学处理。

腐蚀运算则是指将原图像中的对象进行“腐蚀”,从而去除其周围的噪声和小细节。

具体实现方法和膨胀运算相似,同样需要选定一个结构元素,并在图像上滑动并进行覆盖操作。

不过需要特别注意的是,腐蚀运算会使图像缩小,因此需要对结果进行调整以避免造成图像的变形。

开运算和闭运算则是形态学处理中两个较为重要的操作。

开运算首先对原图像进行腐蚀操作,然后对处理后的图像进行膨胀,起到去除噪声和小细节、平滑增强边缘的作用。

而闭运算则是首先对原图像进行膨胀操作,然后再进行腐蚀,用于填充空洞、平滑边缘和连接断裂区域。

总之,形态学是数字图像处理中非常重要的一类方法,适用于去除噪声、连接区域、平滑边缘等各种实际问题的解决。

我们需要结合具体问题进行选用,并根据具体实现方法进行调整和优化,以达到最佳处理效果。

二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv

二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv

【二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv的深度解析】一、概念介绍1. 二值形态学在图像处理中,二值形态学是一种针对二值图像进行的形态学操作,主要包括膨胀、腐蚀、开、闭运算等。

2. 膨胀膨胀是二值形态学中的一种基本操作,它能够使目标区域扩张并填充内部的空洞,从而使目标变大。

3. 腐蚀腐蚀是二值形态学中的另一种基本操作,它能够使目标区域收缩并去除边缘细节,从而使目标变小。

4. 开运算开运算是先腐蚀后膨胀的组合操作,可以用来去除图像中的噪声和小的干扰目标。

5. 闭运算闭运算是先膨胀后腐蚀的组合操作,可以用来填补图像中的小孔和裂缝。

二、深入探讨1. 膨胀的原理和作用膨胀通过结构元素的滑动来扩张目标区域,可以使目标变大,填充空洞,连接断裂的目标,是图像处理中常用的操作之一。

2. 腐蚀的原理和作用腐蚀通过结构元素的滑动来收缩目标区域,可以使目标变小,去除边缘细节,分离接触的目标,也是图像处理中常用的操作之一。

3. 开闭运算的应用场景开运算通常用于去除图像中的小噪声和杂点,可以平滑目标轮廓,提高目标边缘的连通性;闭运算通常用于填补图像中的小孔和断裂,可以使目标更加完整,减少断裂和裂缝。

4. opencv中的二值形态学函数opencv提供了丰富的二值形态学函数,可以方便地进行膨胀、腐蚀、开、闭运算,如cv2.dilate()、cv2.erode()、cv2.morphologyEx()等,可以通过设置结构元素的形状和大小来调整操作效果。

5. 个人观点和理解对于二值形态学操作,我认为膨胀和腐蚀是其基础,而开闭运算则是在这两者基础上的进一步应用,能够更加精细地处理目标区域,去除干扰和噪声,提取有效信息。

在实际应用中,需要根据具体情况选择不同的操作和参数,以达到最佳的处理效果。

三、总结回顾通过本文的介绍和分析,我们深入理解了二值形态学中的膨胀、腐蚀、开、闭运算的原理和作用,以及在opencv中的应用方式。

我们也从个人观点出发,探讨了这些操作的实际意义和效果。

形态学处理膨胀和腐蚀

形态学处理膨胀和腐蚀

形态学处理膨胀和腐蚀好嘞,今天我们聊聊形态学处理里的膨胀和腐蚀。

这听起来像是高深的科学名词,其实它们在图像处理里就像是咱们生活中的调味品,能让你的图像变得更美味。

想象一下,你在厨房里做饭,光有盐和胡椒可不够,还得有些独特的香料来提升风味。

膨胀和腐蚀就是这样的小秘密。

咱们来说说膨胀。

这就像是给图像穿了一层华丽的衣服,真是让人眼前一亮。

你想想,图像上的小点点在这个过程中就像是被“喂胖”了一样,慢慢膨胀开来。

你瞧,原本那些稀稀拉拉的像素瞬间变得丰满起来,边缘变得更加圆润,整个图像看起来更饱满、更有活力。

是不是感觉就像看到朋友从一个青涩少年变成了一个风度翩翩的大叔,心里那个自豪啊,真想给他来个大拇指!这样处理过的图像,边缘更光滑,缺口也不见了,真是妙不可言。

不过,膨胀也有它的小麻烦。

就好比我们偶尔吃多了,肚子胀得不行。

有些细节可能就被淹没了,原本清晰的轮廓可能变得模糊不清。

想象一下,你在画画,结果一不小心把颜色泼到了旁边,哎,真是得不偿失。

要是这图像里的信息被淹没了,那可就麻烦了。

所以,咱们在使用膨胀的时候,要谨慎点,心里得有数,别让它把一切都搞得一团糟。

接下来就是腐蚀了,听起来是不是有点严肃?别担心,这可不是要让你的图像变得灰暗。

腐蚀其实就像是给图像减肥,帮助那些多余的部分去掉。

就像你秋天扫落叶,清理掉那些多余的杂草,留下干净整洁的花园。

经过腐蚀处理后,图像的细节会更加明显,原本杂乱的背景也会变得更加整洁,仿佛一下子清晰了不少。

这时候,边缘变得尖锐了,形状更加分明。

就像你用刀切蛋糕,切出的每一块都是那么整齐。

可是,腐蚀也是有它的短板哦。

减肥太过了,可能连必要的部分也一起减掉,最终图像看起来就像是被削减了好几块,失去了原有的风采。

这样一来,原本生动的画面瞬间变得干瘪,真是让人心疼。

咱们再说说这两者的结合,嘿,这可是魔法般的存在。

膨胀和腐蚀如果搭档起来,简直就像是一个完美的舞蹈组合。

先来个膨胀,让图像膨胀得更丰满,再进行腐蚀,修剪掉那些不必要的部分,最终呈现出的效果,简直就像是经过打磨的璀璨钻石,闪闪发光。

形态学处理 简述膨胀和腐蚀的运算原理和适用场合

形态学处理 简述膨胀和腐蚀的运算原理和适用场合

形态学处理简述膨胀和腐蚀的运算原理和适用场合下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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2、灰度数学形态学
二值数学形态学可方便地推广到灰度图像空间。只是灰度 数学形态学的运算对象不是集合,而是图像函数。以下设f (x,y)是输入图像,b(x,y)是结构元素。用结构元素 b对输入图像y进行膨胀和腐蚀运算分别定义为:
3、模糊数学形态学
将模糊集合理论用于数学形态学就形成了模糊形态学。 模糊算子的定义不同,相应的模糊形态运算的定义也 不相同。在此,选用Shinba的定义方法。模糊性由结 构元素对原图像的适应程度来确定。用有界支撑的模 糊结构元素对模糊图像的腐蚀和膨胀运算按它们的隶 属函数定义为:
一般来说,闭运算能够填平小湖(即小孔),弥合小裂缝,而 总的位置和形状不变。这就是闭运算的作用。
形态学在织物图像处理中的应用
数学形态学已经成为图像处理理论的一个重要方面,它已由二值 和灰度形态学发展成软数学形态学,其基本思想是利用“顺序统计” 理论并将结构元素分为核心和软边界两大部分;将模糊集合理论用于 数学形态学形成了模糊数学形态学,进而发展成模糊软数学形态学。 这些方法已广泛地应用到纺织学等材料科学、医学成像、生物学、机 器人视觉、自动字符读取、金相学、地质学、地理学、气象学、遥感 技术等图像处理的不同领域。在这些领域中,利用二值或灰度数学形 态学基本运算,可通过组合得到一系列灰度数学形态学实用算法,它 们在图像增强、分割、边缘检测、噪声滤除、形状结构的增强及形状 的数量化、骨架化、组分分析、曲线填充、图像压缩等方面得到了广 泛应用。
断经
缺纬
破洞
织物疵点检测流程
• 织物疵点图像的采集 • 织物图像的数据获取,包括选择可行的照明光源和图像数字化设备。
(1)借用目前分辨率较高的数字图像采集设备对织物表面进行采集; (2)如何设置光照条件,以保证采样时的光照均匀,从而使采集时的数 字图像便于处理。 • 2、图像处理
将采集到的数字图像利用各种图像处理方法进行必要的图像变换、 图像增强处理,如将彩色图像变为灰度图,并为增加图像对比度而进 行的直方图均衡,还有为抑制图像中的噪声而进行的中值滤波等,以 利于后续的图像分析。然后对图像进行二值化处理、腐蚀背景膨胀目 标等形态学中的操作。本文在大量实验的基础上提出在进行了传统的 形态处理法之后,再一次采用开运算,可以进一步抑制噪声,突出疵 点。 • 3、图像分析
• 数学形态学基于集合理论,积分几何和网格 代数,形态学不仅是一种理论,而且是一门 强大的图像分析技术。
1、二值形态学:基本的形态运算是腐蚀和膨胀
在形态学中,结构元素是最重要最基本的概念。结构元素在形态变 换中的作用相当于信号处理中的“滤波窗口”。用B(x)代表结构 元素,对工作空间E中的每一点x,腐蚀和膨胀的定义为:
腐蚀、膨胀运算及其性质
腐蚀、膨胀运算及其性质
• 一般代数性质:交换律,结合律,标量分配律
可用于复杂运 算简单化
AB B A
A (B C) (A B) C A(B C) (AB)C
t(A B) tA tB
• 腐蚀膨胀(开闭)是一对对偶算子(算子相当于对图像补集做对偶运算)
腐蚀运算
• 简单的腐蚀是消除物体的所有边界点的一种过程,其结果 使剩下的物体沿其周边比原物体小一个像素的面积。
一般意义的腐蚀概念定义为:
E=BS={x,y|SxyB}
腐蚀运算:
腐蚀运算
A
B
AB
(腐蚀)
原图
腐蚀后的结果图
腐蚀运算
在右图中,左边是被处理的 图象X(二值图象,我们针对 的是黑点),中间是结构元 素B,那个标有origin的点是 中心点,即当前处理元素的 位置,我们在介绍模板操作 时也有过类似的概念。腐蚀 的方法是,拿B的中心点和 X上的点一个一个地对比, 如果B上的所有点都在X的 范围内,则该点保留,否则 将该点去掉;右边是腐蚀后 的结果。可以看出,它仍在 原来X的范围内,且比X包 含的点要少,就象X被腐蚀 掉了一层。
• 平移不变性:对图像平移再算子操作=对图像算子操作再平移。
(A x) / B (A / B) x
开运算
先腐蚀后膨胀称为开(open),即OPEN(X)=D(E(X))。 让我们来看一个开运算的例子:
开运算
• 在上图上面的两幅图中,左边是被处理的图象X(二值图象, 我们针对的是黑点),右边是结构元素B,下面的两幅图中 左边是腐蚀后的结果;右边是在此基础上膨胀的结果。可 以看到,原图经过开运算后,一些孤立的小点被去掉了。
在这里我们主要介绍数学形态学在织物疵点检测中的应用。
数字图像处理流程图
• 数字图像处理系统通常有图像采集部件、图像处理 部件和处理结果输出部件三部分组成
织物疵点
疵点的类型主要有断经、缺纬、破洞等。这些疵点都具有 一定的几何形状和相应的相互不同的特征,如疵点经向方 向上的长度、纬向方向上的长度以及疵点面积等等,在经 过处理的二值化图像中表现为一条经向或纬向上的白线或 白色的正方形或圆形。
形态学概述及分类 腐蚀膨胀等算法 织物疵点处理
• 数学形态学(Mathematical Morphology),又 称形态学,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。
通过对织物疵点特征分析和进行大量实验,优化处理算法。
疵点处理
与某物体接触的所有背景点合并到该物体中 的过程。过程的结果是使物体的面积增大了相应数量的点。
一般膨胀定义为: D= BS={x,y|Sxy∩B}
膨胀运算:
膨胀运算
原图
膨胀后的图像
膨胀运算
• 在图中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑 点),中间是结构元素B。膨胀的方法是,拿B的中心点和X上 的点及X周围的点一个一个地对,如果B上有一个点落在X的范 围内,则该点就为黑;右边是膨胀后的结果。可以看出,它包 括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的。
开运算能够去除孤立的小点,毛刺和小桥(即连通两块区域的小 点),而总的位置和形状不变。这就是开运算的作用
闭运算
• 先膨胀后腐蚀称为闭(close),即CLOSE(X)=E(D(X))。
让我们来看一个闭运算的例子:
闭运算
• 在上图上面的两幅图中,左边是被处理的图象X(二值图象, 我们针对的是黑点),右边是结构元素B,下面的两幅图中 左边是膨胀后的结果,右边是在此基础上腐蚀的结果可以 看到,原图经过闭运算后,断裂的地方被弥合了。
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