(3)数学形态学
形态学

1. 数学形态学的发展历史及基本概念形态学:一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支数学形态学(mathematical morphology, MM):是根据形态学概念发展而来具有严格数学理论基础的科学,并在图像处理和模式识别领域得到了成功应用。
除了通常作为一种抽取图像中区域形状特征,如边界、骨骼和凸壳等,的工具外,也经常用于图像的预处理和后处理,如:形态学滤波、细化和修剪等。
基本思想:是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的2. 数学基础形态学图像处理的数学基础和所用语言是集合论集合论基础知识集合的并、交、补、差-属于、不属于、空集令A是Z2中的一个集合,如果a是其中的一个元素,称a 属于A,并记作:a ∈ A, 否则,称a不属于A,记为:a ∉A ,如A中没有任何元素,称A为空集:∅-子集、并集、交集A ⊆ B, C = A ⋃ B, C = A ⋂ B-不相连(互斥)、补集、差集A ⋂B = ∅, Ac = {a | a ∉ A }, A – B = {c | c ∈ A, c ∉ B } = A ⋂ Bc集合B的反射B^,定义为B^ ={w|w= −b,b∈B}即关于原集合原点对称集合A平移到点z=(z1,z2),表示为(A)z,定义为(A)z ={c| c = a+ z, a∈A}二值形态学中的运算对象是集合。
设A为图像集合,S为结构元为结构元素,数学形态学运算是用S对A进行操作。
需要指出,实际上结构元素本身也是一个图像集合。
对每个结构元素可以指定一个原点,它是结构元素参与形态学运算的参考点。
应注意,原点可以包含在结构元素中,也可以不包含在结构元素中,但运算的结果常不相同。
3. 形态学基本运算形态学图像处理的基本运算有4个:膨胀、腐蚀、开操作和闭操作4. 二值形态学图像处理基本操作边界抽取(boundary extraction)区域填充(region filling)连接分量提取(extraction of connected components)凸壳算法(convex hull)细化(thinning)粗化(thickening)骨架(skeletons)修剪(pruning)5.形态学图像处理基本应用6.总结形态学图像处理的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特性,并除去不相干的结构。
数学形态学

《数学文化》课程报告——数学形态学在图像边缘检测中的应用数学形态学在图像边缘检测中的应用摘要:微分运算是边缘检测算子,如Robert算子、Sobel算子、Laplace算子等算子的核心,而我们传统的边缘检测算子为线性滤波方法,存在漏检、抗噪性能差等缺点。
数学形态学方法是一种非线性滤波方法,它以图像的形态特征为研究对象,具有简化图像数据,保持图像基本的形状特征的特点,因此己广泛应用于图像处理的各个领域。
关键词:数学形态学;边缘检测;微分运算The applications of mathematical morphology in the image edgedetectionAbstract: Differential operation is the core of edge detection operators, such as Robert, Sobel, and Laplace. But our conventional edge operators, are liner filters and somewhat missing. Furthermore they are sensitive to noise. Mathematical morphology, a methodology of nonlinear filters, has some characteristicssuch as simplifying image data, maintaining the basic shape of the image characteristics. In aword, the study object of mathematical morphology is morphological character of image. Soit has used widely in many fields of image processing.Key words:Mathematical morphology; edge detection; differential operation1引言数学形态学是一门新兴的图像分析学科,它建立在严格的数学理论基础之上。
数学形态学

数学形态学
数学形态学是一种新兴的研究领域,它旨在分析几何图形的结构,形状和功能之间的关系。
它的研究,使用广义的概念,为许多不同的问题提供解决方案,其中包括拓扑、图像处理、科学可视化、结构生物学和信号处理等。
数学形态学是一个综合性的学科,它运用多种数学工具和科学原理来描述和分析图形学中出现的复杂形状,是形状和几何的综合科学。
它的本质是把复杂的形状分解成不同的形状元素,再利用数学中的手段将这些元素组合起来,以描述和揭示形状结构之间的联系。
数学形态学是一门基于计算机的学科,它使用计算机技术,通过对几何图形和形状的像素分析,捕捉形状中各种特征,分析不同形状间的关系,建立并匹配形状,以及重建和综合形状信息。
同时,它也旨在将计算机技术与形状分析结合起来,用于解决计算机的实际应用问题,如机器视觉和图像处理。
数学形态学广泛地应用于各种领域,如机器人系统,空间科学,图形学,地理和空间信息,甚至分子生物学等。
它还可以用于将几何图形可视化,以及应用于工程设计,以更直观的方式表示几何形状,并为设计者和设计家提供视觉上的参考。
数学形态学的研究不仅仅局限于几何图形,同时也研究自然现象中出现的结构,并尝试描述和表述自然界中出现的复杂形状。
从自然现象中抽象出来的形状,往往能够帮助科学家们更好地理解现象,并最终基于研究结果,为实际应用研发有效的算法或具备一定属性的形
状。
总的来说,数学形态学是一种立足于数学的研究领域,它涉及到多层次的形状分析,以及形状和空间之间的关系,研究和分析丰富多彩的形状属性。
它旨在更好地理解形状,并为许多实际问题提供解决方案,同时也为计算机视觉和机器人系统提供支撑及应用。
图像分析与处理数学形态学

• 如果B不是对称的,X被B膨胀的结 果和X被 Bv膨胀的结果不同。
膨胀
膨胀
• 左边是被处理的图象X(二值图象,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。
– 根据某点(当然是要处理的黑色点了)的八个相邻点的情况查表, 若表中的元素是1,则表示该点可删,否则保留。
细化
static int erasetable[256]= {
0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 1,1,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 1,1,0,0,1,1,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 1,1,0,0,1,1,1,0, };
二值形态学滤除条码噪声
• 通过闭操作,将条上的划痕和瑕疵填充掉
闭
• 开和闭也是对偶运算。
– 用公式表示为
• (OPEN(X))c=CLOSE((Xc))
– X 开运算的补集等于X的补集的闭运算。
• (CLOSE(X))c =OPEN((Xc))
– X 闭运算的补集等于X的补集的开运算。
• 可以这样理解:
– 在两个小岛之间有一座小桥,把岛和桥看做是处理对 象X,则X的补集为大海。
数字图像处理 数学形态学原理PPT

图 9—1 B1 击中X, B2 相离于X,B3 称之为元 素,元素常用小写字母 a, b, c, 表示,应注意的 是任何事物都不是空集的元素。
(3)平移转换: 设A和B是两个二维集合,A和B中的元素分别是
a (a1 , a2 ),
b (b1 , b2 )
了A被B的腐蚀。
图9—4(d)画出了伸长的结构元素,图9—4(e)显示
了A被此元素腐蚀的结果。注意原来的集合被腐蚀 成一条线了。
图 9—4 腐蚀操作的例子
c
膨胀和腐蚀是关于集合补和反转的对偶。也就是,
( A B ) A B
c c
(9—15)
关于上式的正确性可证明于下: 从腐蚀的定义可知:
开运算相反,它一般熔合窄的缺口和细长的弯口,
去掉小洞,填补轮廓上的缝隙。
设 A 是原始图像,B 是结构元素图像,则集
合A
被结构元素 B
作开运算,记为 AΟ B ,
其定义为:
A
B ( AB) B
(9—23)
换句话说,A 被 B 开运算就是A 被 B 腐蚀后 的结果再被B 膨胀。
设 A是原始图像,B 是结构元素图像,则集 合 A 被结构元素 B 作闭运算,记为 A B ,其 定义为:
(9—21)
( B C )A ( BA) (CA)
(9—22)
开运算(Opening)和闭运算(Closing)
如前边所见,膨胀扩大图像,腐蚀收缩图像。 另外两个重要的形态运算是开运算和闭运算。开
运算一般能平滑图像的轮廓,削弱狭窄的部分,
去掉细的突出。闭运算也是平滑图像的轮廓,与
(9—17)
③、递增性:
A B AC B C
数学形态学及其应用

数学形态学及其应用数学形态学及其应用数学形态学是一种数学方法和理论,最早由法国数学家乌戈尔·乔尔丹(Ugo Cerletti)在20世纪60年代提出。
它基于拓扑学、代数学和概率论等学科的基本原理,研究对象是图像和信号等离散数据的形状和结构,并利用数学统计的方法对它们进行分析和处理。
随着计算机技术的发展和应用需求的增加,数学形态学已经成为图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中的重要工具。
数学形态学的基本概念包括结构元素、腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
结构元素是一个小的图像或信号,用来描述和刻画对象的特征。
腐蚀和膨胀是两种基本的形态学操作,它们可以对图像或信号进行形状的变化和结构的调整。
开运算和闭运算是由腐蚀和膨胀组合而成的操作,用来改善图像的质量和特征。
在数学形态学的基础上,还发展了很多衍生的操作和算法,如基本重建、灰度形态学和形态学滤波等。
数学形态学在图像处理中的应用非常广泛。
例如,在图像分割中,可以利用数学形态学的方法提取目标的边界和内部结构;在图像增强中,可以利用形态学处理方法去除图像中的噪声和不规则部分;在模式识别中,可以利用形态学算法提取和描述对象的特征;在计算机视觉中,可以利用形态学方法实现图像的匹配和配准等等。
数学形态学的应用不仅仅局限在图像领域,它还可以应用于信号处理、文本分析、医学影像等其他领域。
以图像分割为例,数学形态学可以通过结构元素的逐步腐蚀或膨胀操作来准确地提取目标的轮廓。
首先,选择合适的结构元素,使其大小和形状适应目标的尺寸和形态特征。
然后,通过不断的腐蚀操作,可以逐渐消除目标周围的无关细节,最终得到目标的边界。
类似地,通过不断的膨胀操作,可以填补和连接目标内部的空洞,并得到目标的内部结构。
通过这种方式,数学形态学可以实现对复杂图像的准确分割,为图像识别和分析提供了可靠的基础。
总之,数学形态学是一种重要的数学方法和理论,它在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中具有广泛的应用和深远的意义。
数学形态学原理

它的定义为
X S = {x| S+x∪x≠ }
图中X是被处理的对象,B是结构元素,对于任意一个在 阴影部分的点a,Ba击中X,所以X被B膨胀的结果就是那个阴 影部分。阴影部分包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的, 这就是为什么叫膨胀的原因。
6.2.6 由于开、闭运算是在腐蚀和膨胀运算的基础上定义的, 根据 腐蚀和膨胀运算的代数性质,我们不难得到下面的性质。
1) 对偶性 (XC○S)C = X●S , (XC●S)C = X○S
2)扩展性(收缩性) X○S X X●S
即开运算恒使原图像缩小,而闭运算恒使原图像扩大
3) 单调性 如果X Y,
数学形态学的数学基础和所用语言是集合论,因此它 具有完备的数学基础,这为形态学用于图像分析和处理、形 态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。
数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本 的形状特性,并除去不相干的结构。
数学形态学方法利用一个称作结构元素的“探针”收集 图像的信息,当探针在图像中不断移动时, 便可考察图像各 个部分之间的相互关系,从而了解图像的结构特征。
X S {x|Sx X }
X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在X中的x的集合。
换句话说,用S来腐蚀X得到的集合是S完全包括在X中时S的
原点位置的集合。
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
二值 图像
腐蚀
膨胀
图 腐蚀与膨胀示意图
6.2.4 1.开运算
先腐蚀后膨胀称为开 对图像X及结构元素S,用符号X○S表示S对图像X作开运算
数学形态学细化

数学形态学细化数学形态学细化是一种广泛应用于数字图像处理领域的技术。
通过对图像的不断分析与细化,进而提高图像的分辨率与质量,使得图像更加清晰,信息更加丰富。
该技术的应用可以追溯到20世纪70年代,之后逐渐发展完善。
现如今,数学形态学细化被广泛应用于医学图像处理,机器视觉等领域。
接下来我们将从步骤、应用等方面详细介绍该技术。
一、步骤1. 图像预处理:包括图像去噪、二值化等步骤。
2. 边缘提取:提取出图像中的轮廓、边缘等特征。
常用的边缘提取算法包括Canny、Sobel等算法。
3. 描述算法:对图像的特征进行描述和分类,或者叫特征提取。
能够科学而且全面途径,描述和特征提取也许并不容易,这个根据不同情况而定。
4. 形态学模板匹配:将图像中的目标物体与特定模板进行匹配,该步骤需要利用形态学中的膨胀、腐蚀等操作。
5. 形态学细化:在利用形态学模板匹配的基础上,不断去除掉图像中多余的像素点,形成更加细致的图像显示。
二、应用1. 数字图像处理:数学形态学细化是数字图像处理中不可或缺的一项技术。
应用在军事、空间探测等领域。
2. 医学图像处理:医学图像处理领域越来越重要了,如CT、MRI 等影像技术应用范围广,生产出多样化的影像资料,数学形态学细化可以更好的应用在血管图像的细化中,有利于医生更好的观察病人血管病情。
3. 计算机视觉:数学形态学细化常常应用于机器视觉中。
例如,可以使用形态学细化算法对机器视觉中抓取物品的图像进行处理,以便更准确地分析其特征和属性。
总之,数学形态学细化这项技术在数字图像处理、医学、机器视觉等领域都有广泛的应用。
通过不断升级、改进,它将为人工智能等新兴领域打下坚实的基础。
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原点不包含在结构元素中的膨胀运算
示例:
A A B
原点不包含在结构元素中的膨胀运算
示例:
A A B
原点不包含在结构元素中的腐蚀运算
示例:
AB A
原点不包含在结构元素中的腐蚀运算
示例:
AB A
腐蚀与膨胀的关系
膨胀和腐蚀一个使图像物体增大,另一个使图像物体减 小,二者之间并非逆运算的关系。但这两种形态运算之 间存在对偶性(Duality)。
素去量度和提取图像中的对应形态以达到对图 像分析和识别的目的。 数学形态学的数学基础和所用语言是集合论。
基本集合定义
① 集合(集):具有某种性质的、确定的、有区 别的事物的全体(它本身也是一个事物)。常用 大写字母如A,B,...表示。如果事物不存在,就 称这种事物的全体是空集。记为φ。 ② 元素:构成集合的每个事物。常用小写字母如
数学形态学(Mathematics Morphology)
• 数学形态学诞生于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中提出的。在积
分几何的研究成果上,将数学形态学引入图像
处理领域,并研制了基于数学形态学的图像处 理系统,在文字识别、显微图像分析、医学图 像、工业检测、机器人视觉都有成功的应用。
在进行膨胀的运算称为开启。
闭合:先进行膨胀运算然后在进行腐蚀的运算称为闭合。
开启
开启的运算符为“◦”,A用B来开启记为A◦B。 定义如下:
A B ( AB) B
用来消除小对象物、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体积。
a)输入图像A
b)结构元素B
c) AB
膨胀的结果将使这两个物体在该点连通,合并成为一个物体。
腐蚀
腐蚀的运算符为 ,A用B来腐蚀,写作A B, 定义为:
Ab x | ( B) x A
上式表明,A用B腐蚀的结果是所有满足将B平移 后,B仍旧全部包含在A中的x的集合,也就是B经 过平移后全部包含在A中的原点组成的集合。
的物体在某一处宽度少于2r+1,腐蚀的结果将使物体在该点断开,合裂
成为两个物体。在任何方向宽度不大于2r个象素的物体将被消除。因 此,腐蚀运算将一幅图像中除去小且无意义的物体,突出主要感性趣目
标。Leabharlann 原点不包含在结构元素中的运算
对膨胀运算,总有 对腐蚀运算,总有
A A B
AB A
当原点不包含在结构元素中,对膨胀运算来说 只有 A A B 对腐蚀运算来说,有两种可能, AB A 或者 AB A
A A B
• 膨胀是在结构元素的约束下,将与物体接触的部分背景点合并到该物
体之中的过程。运算结果使物体的面积增大了相应数量的点。例如,
假设结构元素是半径为r个象素的小圆,被作用的物体是一个大圆。 膨胀运算的结果是沿大圆边界向外增长了r个象素的宽度,即直径增
加2r。如果被作用的图像中有两个相临的物体在某一处相隔少于2r+1,
ˆ ( A B ) c A c B c c ˆ ( A B ) A B
一个对图像目标的操作相当于另一个运算对图像背景的 操作。
a) 原始图像
b) 腐蚀图像
c) 膨胀图像
开启和闭合
膨胀和腐蚀是两种基本的形态运算,它们可以组合成复杂 的形态运算,比如开启和闭合运算等。
开启:使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀运算然后
A B x | x A, x B A B c
基本集合定义
⑧位移:设A是一幅数字图象, a是A的元素,b是一个 点,定义A被b平移后的结果为:
A b a b | a A
⑨ 映像(也称反射,映射)A关于原点的映像定义为:
ˆ A x | x a, a A
提取边界操作
• • • • • • • • se=strel('square',3); BW1=imread('circbw.tif'); BW2=bwperim(BW1); BW3=imerode(BW1,se); BW4=BW1-BW3; imshow(BW1); figure,imshow(BW2); figure,imshow(BW4);
d) A B
用圆盘对输入图像开运算的结果
a) 原图
b)开运算结果
开运算滤除背景噪声
闭合
闭合的运算符为“•”,A用B来闭合记为A•B。 定义如下:
A B ( A B)B
它具有填充图像物体内部细小孔洞、连接邻近的物体,
在不明显改变物体的面积和形状的情况下平滑其边界
的作用。
(a) 输入图像
基本集合定义
⑩ 结构元素:被形象的称作刷子,是膨胀和腐蚀操作 的最基本组成部分,用于测试输入图像。根据不同的
图像分析目的,常用的结构元素有方形、扁平行、圆
形等。 结构元素的大小可以变化,但结构元素的尺寸一般 要明显小于目标图像的尺寸。结构元素可携带形态、 大小、灰度、色彩等信息。
二值形态学的基本运算
闭合:
• • • • • I=imread('circles.tif'); se=strel('disk',10); closeI=imclose(I,se); imshow(I); figure,imshow(closeI);
闭合:
闭合运算把比结构元素小的缺口或孔填充上,起到连 通作用。
开启:
骨架化
• • • • BW1=imread('circbw.tif'); BW2=bwmorph(BW1,'skel',Inf); imshow(BW1); figure,imshow(BW2);
骨架化
提取边界操作
在MATLAB中,提供了专门的函数 bwperim,可以用于判断一幅二进制 图象中的哪些象素为边界象素。
腐蚀运算的图解
深色阴影部分为A Θ B(浅色为原属于A现腐蚀掉 的部分)。可见腐蚀将区域缩小了。
AB A
腐蚀是在结构元素的约束下,消除物体的部分边界点的一种过程。运算
结果使物体的面积减少了相应数量的点。例如,假设结构元素是半径为
r个象素的小圆,被作用的物体是一个大圆。膨胀运算的结果是沿大圆 边界向内减少了r个象素的宽度,即直径减少2r。如果被作用的图像中
c c
这个对偶性可根据膨胀和腐蚀的对偶性得到。 开启和闭合运算不受原点是否在结构元素之中的影响。 开与闭两种运算共有的特点是可以消除比结构元素小的特定 的图像细节,同时不会产生全局性几何失真。
形态运算举例
(1)噪声滤除
下面图像A是一幅受到噪声严重干扰的图像。内部有零散的蚀洞,外部还有一些孤岛状的干扰。
先对B做关于原点的映射,在将其映射平移x,这 里A与 B映射的交集不为空集。也就是B的映射的 位移与A至少有1个非零元素相交时B的原点位置 的集合。 ˆ A b x | [(B) x A] A
膨胀运算的图解
图(a)中阴影部分为集合A,图B中阴影 部分为结构元素B(标有”+”处为原点)。
(b) 闭运算的结果
利用闭运算去除前景噪声
A AB
A B A
A
B
A AB
A B A
A B AB
用腐蚀和膨胀运算得出的三种图像边界
三种形态学边界实例
开启和闭合的关系
开启和闭合也具有对偶性:
ˆ ( A B) A B c c ˆ ( A B) A B
说明:
• • • • • • • • • SE=strel('rectangle',[40,30]); BW1=imread('circbw.tif'); BW2=imerode(BW1,SE); BW3=imdilate(BW2,SE); BW4=imopen(BW1,SE); subplot(2,2,1),imshow(BW1); subplot(2,2,2),imshow(BW2); subplot(2,2,3),imshow(BW3); subplot(2,2,4),imshow(BW4);
数学形态学
• 数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上, 分析研究空间结构的形状、框架的学科。它主
要以积分几何、集合代数及拓扑论为理论基础,
此外还涉及随即集论、尽世代数和图论等数学
分支,理论很复杂,被称为“惊人的数学”。
但它的基本思想简单完美。
数学形态学的概念
基本思想: 用具有一定形态结构的结构元
a, b, ...表示.
③ 子集:当且仅当集合A的元素都属于集合B时, 称A为B的子集。
基本集合定义
④并集:由A和B的所有元素组成的集合称为A和B的并集。
⑤交集:由A和B的公共元素组成的集合称为A和B的交集。
⑥ 补集: A的补集记为AC。定义为:
Ac x | x A
⑦ 差集:两个集合A和B的差,定义为:
用结构元素B对其进行如下的一组形态运算:
{[( AB) B] B}B ( A B) B
它的整个运算等价于先开后闭。具体的过程是,结构元素B对图像A先腐蚀。物体周围整
个小了一圈,孤岛小于结构元素,因而被消除。但是图像A内部的蚀洞却被扩大了。紧接 着再用同一个结构元素对上述结果进行膨胀,缩小的边缘得到些恢复,蚀洞恢复近于原 状。与初始的图像相比,图像A的四角变得圆滑。再对结果图像膨胀,内部的蚀洞消失。 最后再进行一次腐蚀,得到噪声全部去除但有些圆角的图像,实现噪声滤除的效果。
说明:
MATLAB中数学形态学的4个基本元算: 膨胀: imdilate 腐蚀: imerode、 开启: imopen、 闭合:imclose