图象处理与分析 数学形态学方法及应用(崔屹编著)思维导图
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第8讲图像处理的数学形态方法

* 膨胀和腐蚀运算的性质
性质4 膨胀运算和腐蚀运算是增长性的:
X Y ( X B) (Y B)
性质5
膨胀运算具有外延性,而腐蚀运算非外延性: 外延性定义: M .O.( X ) X
ห้องสมุดไป่ตู้性质6
膨胀运算和腐蚀运算不具有同前性: 同前性定义: M .O.n( X ) M .O.( X )
假设要考察的图像是R中的一个集合X,而X的补 集则表示图像的背景。 二维图像、三维图像、二值图像或灰度图像都 可以用集合来表示,只是表示的维数不同而已。
5
基本概念
如果在全集R中另有一个集合B,这两个集合X和 B(两幅子图像)至少符合如下一个关系: (1) B X或X B
X B1
(2) B X,即B X (3) B X c,即B X
处理二值图像时,采用的是基于二值数学形态学 运算的形态学变换。
形态学的主要应用是提取表示和描述图像形状、 特征的有用成分,特别是应用形态学方法提取某一 区域的边界线、图像边缘轮廓、图像连接成分、物 体骨架特征、目标识别等众多的实际应用。
30
二值图像的数学形态变换
图像的平滑处理 图像的边缘提取
18
基本的形态变换
由膨胀和腐蚀的向量和位移运算可知,它们都可 以转化为集合的逻辑运算 (与、或、非)。因此,形 态变换易于物理实现并行处理,这就是形态变换分 析之所以在图像分析与模式识别、计算机视觉中占 突出地位的重要原因之一。
19
基本的形态变换
膨胀运算和腐蚀运算图像处理示例
20
基本的形态变换
35
二值图像的数学形态变换
提取物体的轮廓边缘的形态学变换为:
Y X (X
性质4 膨胀运算和腐蚀运算是增长性的:
X Y ( X B) (Y B)
性质5
膨胀运算具有外延性,而腐蚀运算非外延性: 外延性定义: M .O.( X ) X
ห้องสมุดไป่ตู้性质6
膨胀运算和腐蚀运算不具有同前性: 同前性定义: M .O.n( X ) M .O.( X )
假设要考察的图像是R中的一个集合X,而X的补 集则表示图像的背景。 二维图像、三维图像、二值图像或灰度图像都 可以用集合来表示,只是表示的维数不同而已。
5
基本概念
如果在全集R中另有一个集合B,这两个集合X和 B(两幅子图像)至少符合如下一个关系: (1) B X或X B
X B1
(2) B X,即B X (3) B X c,即B X
处理二值图像时,采用的是基于二值数学形态学 运算的形态学变换。
形态学的主要应用是提取表示和描述图像形状、 特征的有用成分,特别是应用形态学方法提取某一 区域的边界线、图像边缘轮廓、图像连接成分、物 体骨架特征、目标识别等众多的实际应用。
30
二值图像的数学形态变换
图像的平滑处理 图像的边缘提取
18
基本的形态变换
由膨胀和腐蚀的向量和位移运算可知,它们都可 以转化为集合的逻辑运算 (与、或、非)。因此,形 态变换易于物理实现并行处理,这就是形态变换分 析之所以在图像分析与模式识别、计算机视觉中占 突出地位的重要原因之一。
19
基本的形态变换
膨胀运算和腐蚀运算图像处理示例
20
基本的形态变换
35
二值图像的数学形态变换
提取物体的轮廓边缘的形态学变换为:
Y X (X
数字图像处理_第九章_形态学图像处理

A X ( AB1 ) ( AcB2 )
B1在A内找到匹配 B2在AC中找到匹配 根据腐蚀与膨胀间的对偶关系
A B ( AB1 ) ( Ac B2 )
以上3个公式叫形态学上的击中或击不中变换。
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
C A B D A B
AC {w | w A} A的补:
A B {w | w , A B} A BC
ˆ {w | w b, b B} 集合B的反对 B
集合A平移到点 z ( z1 , z 2 )
,表示为(A)z
(A)z {c | c a z, a A}
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
9.1 序言 图9.1为集合论基本概念图示
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
9.1 序言 图9.2为平移、反射图示
数字图像处理Байду номын сангаас
Chapter 9 Morphological Image Processing
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
9.5 一些基本的形态学算法
9.5.5 细化
A B=A-(A*B)=A (A*B)C {B}={B1 ,B2 ,B3 ...Bn }
Bi是Bi-1旋转后的形式 更有用的形式: A {B}=((...((A B1 ) B2 )...) Bn
A B ( A B)B
形态学图像处理

A B ( AB1 ) [ AcB2 ]
2024/5/8
25
Hit/Miss——形状检测的基本工具
• 在不同尺寸的图形中检测出想要的形状 • 严格的模版匹配。指出被匹配点所应满足的性质(模板形
状)的同时也指出这些点所不应满足的性质,即对周围环 境背景的要求。
形态学的主要应用
• 处理图像的类型:二值图像
边界提取举例
2024/5/8
29
边界提取 Boundary Extraction
区域填充 Region Filling
X k ( X k 1 B) Ac
k 1,2,3,
连通分量提取 Extraction of connected components
连通分量举例
2024/5/8
33
• 补集。A的补集记为
Ac {w | w A}
• 差集:记为A-B,定义为:
A B {w | w A, w B} A Bc
集合的基本运算
集合的基本运算
二值图像的逻辑运算
二值图像的逻辑运算
结构元素
• 形态学图像处理表现为一种邻域运算形式;
• 一种特殊定义的邻域称之为“结构元素” (Structure Element),在每个像素位置上它与 二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算,逻辑运 算的结果为输出图像的相应像素。
细化 Thinning
• Your subtopic goes here
A B A ( A B) A ( A B)c
{B} {B1, B2, B3,, Bn} A B ((((A B1 ) B2 )) Bn )
细化 Thinning
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2024/5/8
25
Hit/Miss——形状检测的基本工具
• 在不同尺寸的图形中检测出想要的形状 • 严格的模版匹配。指出被匹配点所应满足的性质(模板形
状)的同时也指出这些点所不应满足的性质,即对周围环 境背景的要求。
形态学的主要应用
• 处理图像的类型:二值图像
边界提取举例
2024/5/8
29
边界提取 Boundary Extraction
区域填充 Region Filling
X k ( X k 1 B) Ac
k 1,2,3,
连通分量提取 Extraction of connected components
连通分量举例
2024/5/8
33
• 补集。A的补集记为
Ac {w | w A}
• 差集:记为A-B,定义为:
A B {w | w A, w B} A Bc
集合的基本运算
集合的基本运算
二值图像的逻辑运算
二值图像的逻辑运算
结构元素
• 形态学图像处理表现为一种邻域运算形式;
• 一种特殊定义的邻域称之为“结构元素” (Structure Element),在每个像素位置上它与 二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算,逻辑运 算的结果为输出图像的相应像素。
细化 Thinning
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A B A ( A B) A ( A B)c
{B} {B1, B2, B3,, Bn} A B ((((A B1 ) B2 )) Bn )
细化 Thinning
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第十章数学形态学-精品.ppt

第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史
二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史
二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
1. 诞生于1964年,法国巴黎 Matheron的纹理分析器
2. 法国枫丹白露数学形态学研 究中心
3. 发展过程
第十章:数学形态学
发展历史 二值操作 灰度操作 应用研究
发展历史(1)
60年代:孕育和形成
– 1964诞生,Matheron指导下的Serra做岩相学分析,击中击不中变换开闭运 算、纹理分析器。1966年命名Mathematical Morphology。1968年成立枫丹 白露数学形态学研究中心。
平移不变性
(A x ) /• B (A /• B ) x
等幂性:
构造塔的基本 条件,和小波
联系
(A /•B )/•B A /•B
第十章:数学形态学
发展历史 二值操作 灰度操作 应用研究
3. 击中击不中变换(1)
基本运算式
A B(A E ) (A C F )
B由一对E,F结构元素构成,E、F交集为空。
第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史
二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
1. 诞生于1964年,法国巴黎 Matheron的纹理分析器
2. 法国枫丹白露数学形态学研 究中心
3. 发展过程
第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史 二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
腐蚀运算:
第十章:数学形态学
发展历史 二值操作 灰度操作 应用研究
一:数学形态学的历史
二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史
二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
1. 诞生于1964年,法国巴黎 Matheron的纹理分析器
2. 法国枫丹白露数学形态学研 究中心
3. 发展过程
第十章:数学形态学
发展历史 二值操作 灰度操作 应用研究
发展历史(1)
60年代:孕育和形成
– 1964诞生,Matheron指导下的Serra做岩相学分析,击中击不中变换开闭运 算、纹理分析器。1966年命名Mathematical Morphology。1968年成立枫丹 白露数学形态学研究中心。
平移不变性
(A x ) /• B (A /• B ) x
等幂性:
构造塔的基本 条件,和小波
联系
(A /•B )/•B A /•B
第十章:数学形态学
发展历史 二值操作 灰度操作 应用研究
3. 击中击不中变换(1)
基本运算式
A B(A E ) (A C F )
B由一对E,F结构元素构成,E、F交集为空。
第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史
二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
1. 诞生于1964年,法国巴黎 Matheron的纹理分析器
2. 法国枫丹白露数学形态学研 究中心
3. 发展过程
第十章:数学形态学
一:数学形态学的历史 二:二值形态学基本操作 三:灰度形态学基本操作 三:图像处理应用
腐蚀运算:
第十章:数学形态学
发展历史 二值操作 灰度操作 应用研究
2019年第8讲图像处理的数学形态方法.ppt

对于示例,图像以左上角位置为(0,0),结构元素以 “+”位置为参考点(0,0),则X和B分别表示为:
X (2,2), (2,3), (2,4), (3,3), (4,3), (5,3)
B (0,0), (1,0), (1,0), (0,1), (0,1)
0 1 2 3 4 5 6 7 -1 0 1
01234567 0 1 2 3 4 5 6 7
(1,2), (1,3), (1,4), (2,3), (3,3), (4,3) (3,2), (3,3), (3,4), (4,3), (5,3), (6,3) (2,1), (2,2), (2,3), (3,2), (4,2), (5,2) (2,3), (2,4), (2,5), (3,4), (4,4), (5,4)}
性质4 膨胀运算和腐蚀运算是增长性的: X Y
(X B) (Y B) 性质5 膨胀运算具有外延性,而腐蚀运算非外延性:
外延性定义: M.O.(X ) X 性质6 膨胀运算和腐蚀运算不具有同前性:
同前性定义: M.O.n(X ) M.O.(X )
22
基本的形态变换
➢ 复合形态变换: 开启运算(Opening)和闭合运算(Closing)
2
图像处理的数学形态方法
基本思想:
用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。
小图像,如圆形、正 方形、线段的集合
结构元素 (探针)
移动、描述
集合 图像目标
3
8.1 数…
2. 图像空间的集合表示 对于n维图像,可用n维欧式空间的E(n)中的一个集 合来表示。E(n)的全体集合用R来表示。 假设要考察的图像是R中的一个集合X,而X的补 集则表示图像的背景。 二维图像、三维图像、二值图像或灰度图像都可 以用集合来表示,只是表示的维数不同而已。
数字图像处理形态学图像处理

2015年9月13日
9
9.2膨胀和腐蚀(二值图像)
9.2.3 matlab函数
函数Strel函数用于产生预定义结构元素矩阵信息 Se=strel(shape,parameters)
2015年9月13日
10
9.2膨胀和腐蚀(二值图像)
9.2.3 matlab函数
函数getsequence可分解结构元素 例9.2,分解结构元素
2015年9月13日
29
9.4连通分量
标记连通分量的函数bwlabel
[L,num]=bwlabel(f,conn);其中f是二进制图像,conn为4或8, 表示考虑的连接类型,L标记矩阵,num连通分量数量
f = imread('objects.tif'); [L,n]=bwlabel(f); [r,c]=find(L==3); rbar=mean(r); cbar=mean(c); imshow(f); hold on; for k=1:1:n, [r,c]=find(L==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerFaceColor','w'); end
小的孔洞。
2015年9月13日
15
数字图像处理 第9章 形态学图像处理(1,2)

假设:只有在两个或更多个对象构成彼此 不相交(不连通)的集合时,这些对象才 可区分的。
HYH
第9章 –形态学图像处理
作业1
教材P454 9.2 (a) (b)第2张子图,9.6 (a) (提示:注意结构元素原点的位置 ),9.7 (a) (d) 。
实验五:任务1,2,3,4,6。
HYH
第9章 –形态学图像处理
集合A的边界表示为β (A):
( A) A ( A B)
其中B是一个适当的结构元素。
(9.5-1)
HYH
第9g
假定一个集合的子集的元素是一个8-连通的区域边界,所有非边界的 点为0,如果已知一个p起始点在边界内,下列过程将区域填充为1:
闭操作满足下列性质: (i) A 是A • B的子集。
(ii) 如果C是D的子集,则C • B是D • B的子集。
(iii) (A • B) • B = A • B (幂等)
HYH
第9章 –形态学图像处理
开操作和闭操作示例
HYH
第9章 –形态学图像处理
形态学滤波– 先开后闭
形态学滤波器“开-闭”能够用于去除椒盐噪声。 假定所有噪声分量物理大小小于结构元素B,则背景噪声 在腐蚀阶段被消除。腐蚀将增加物体自身噪声的大小, 这种情况将通过闭操作消除。
9.5.3 连通分量提取
设Y表示为集合A中的一个连通分量(教材P52),并且假定Y上的1 个点p已知,下面的过程可以生成Y的所有元素:
X k ( X k 1 B) A
k 1, 2, 3, ...
(9.5-3)
X0 = p,当Xk = Xk-1算法结束 且 Y = Xk
HYH
第9章 –形态学图像处理
HYH
第9章 –形态学图像处理
作业1
教材P454 9.2 (a) (b)第2张子图,9.6 (a) (提示:注意结构元素原点的位置 ),9.7 (a) (d) 。
实验五:任务1,2,3,4,6。
HYH
第9章 –形态学图像处理
集合A的边界表示为β (A):
( A) A ( A B)
其中B是一个适当的结构元素。
(9.5-1)
HYH
第9g
假定一个集合的子集的元素是一个8-连通的区域边界,所有非边界的 点为0,如果已知一个p起始点在边界内,下列过程将区域填充为1:
闭操作满足下列性质: (i) A 是A • B的子集。
(ii) 如果C是D的子集,则C • B是D • B的子集。
(iii) (A • B) • B = A • B (幂等)
HYH
第9章 –形态学图像处理
开操作和闭操作示例
HYH
第9章 –形态学图像处理
形态学滤波– 先开后闭
形态学滤波器“开-闭”能够用于去除椒盐噪声。 假定所有噪声分量物理大小小于结构元素B,则背景噪声 在腐蚀阶段被消除。腐蚀将增加物体自身噪声的大小, 这种情况将通过闭操作消除。
9.5.3 连通分量提取
设Y表示为集合A中的一个连通分量(教材P52),并且假定Y上的1 个点p已知,下面的过程可以生成Y的所有元素:
X k ( X k 1 B) A
k 1, 2, 3, ...
(9.5-3)
X0 = p,当Xk = Xk-1算法结束 且 Y = Xk
HYH
第9章 –形态学图像处理
数字图像处理数学形态学及其应用PPT课件

➢对结构元素g的定义域Dg 中的每一个点x将信号f平移x,然后,再对每次平移 信号的值加上g(x),这样对于结构元素定义域中的每个点都得到一个信号,对所 有这些信号逐点取其最大值,便可得到膨胀结果。
第25页/共40页
图9.7 灰值膨胀运算
f f (s)
f (s) + b(s- x)
f (s) + b(s- x)
9.2.1 二值腐蚀
集合A(输入图像)被集合B(结构元素)腐蚀:
(9.3)
AB {x | (B) A} x
d
d
d
A
d/4
d/4
B
AB
d/8
d/8
图9.2 腐蚀示意图
第9页/共40页
9.2.2 二值膨胀
• 腐蚀运算的对偶运算,可以直接定义,也可 通过对补集的腐蚀来定义,即以AC表示集合A 的补集, 表示B关于坐标原点的反射。
•
WHT(f) = f — (f○g)
(9.16)
• 其中,g为结构元素。
• 高帽变换是一种波峰检测器
• 它在较暗的背景中求亮的像素点很有效。
第35页/共40页
低帽变换
• 与高帽变换相对偶的算子,定义为:
•
BHT(f) = (f●g) —f
(9.17)
• 低帽变换是一种波谷检测器
• 适合于在较亮的背景中求暗的像素点。
第12页/共40页
9.2.3 二值开运算
• 有两种二次运算起着非常重要的作用 • 开运算 • 闭运算(开运算的对偶运算) 。
• 从结构元素填充的角度看,它们具有更为直观的几何形式。
第13页/共40页
开运算的定义
• 假设A仍为输入图像,B为结构元素,利用B对A作开运算,用符号A○B表示,其 定义为:
第25页/共40页
图9.7 灰值膨胀运算
f f (s)
f (s) + b(s- x)
f (s) + b(s- x)
9.2.1 二值腐蚀
集合A(输入图像)被集合B(结构元素)腐蚀:
(9.3)
AB {x | (B) A} x
d
d
d
A
d/4
d/4
B
AB
d/8
d/8
图9.2 腐蚀示意图
第9页/共40页
9.2.2 二值膨胀
• 腐蚀运算的对偶运算,可以直接定义,也可 通过对补集的腐蚀来定义,即以AC表示集合A 的补集, 表示B关于坐标原点的反射。
•
WHT(f) = f — (f○g)
(9.16)
• 其中,g为结构元素。
• 高帽变换是一种波峰检测器
• 它在较暗的背景中求亮的像素点很有效。
第35页/共40页
低帽变换
• 与高帽变换相对偶的算子,定义为:
•
BHT(f) = (f●g) —f
(9.17)
• 低帽变换是一种波谷检测器
• 适合于在较亮的背景中求暗的像素点。
第12页/共40页
9.2.3 二值开运算
• 有两种二次运算起着非常重要的作用 • 开运算 • 闭运算(开运算的对偶运算) 。
• 从结构元素填充的角度看,它们具有更为直观的几何形式。
第13页/共40页
开运算的定义
• 假设A仍为输入图像,B为结构元素,利用B对A作开运算,用符号A○B表示,其 定义为: