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图像形态学处理中的膨胀与腐蚀介绍

重要:本文最后更新于2020-03-04 10:40:53,某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方留言或联系代码狗

本文主要是对图像形态学处理中的膨胀、腐蚀运算方法介绍及在图像中实现的理论基础,并非是实例示范,具体案例在后面的文章中会逐一讲解学习。

什么是图像处理中的形态学

数学形态学(Mathematical morphology) 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

形态学运算方法

由于形态学的运算方法很多,本文只讲相似的几种,其它的内容后面讲。

腐蚀运算

腐蚀运算可以理解为“与”运算,假设我们构建了如下图所示的结构体B,腐蚀运算时,会逐个像素比对被处理图像A与B结构体的重合情况,当完全重合时记录当前结构体中心像素位置为C1,比对完整个被处理图像A后得到一张图像C,该图像就是腐蚀运算后的图像。

图像形态学处理腐蚀运算介绍

图像形态学处理腐蚀运算介绍

总结:“与”运算,有0即0,全1为1。

注意:大家有没有发现上图中的错误呢?

膨胀运算

膨胀运算可以理解为“或”运算也是一种卷积操作,假设我们构建了如下图所示的结构体B,膨胀运算就是拿着B在处理图像A中对比,如果结构体B中存在处理图像A的交集(重合部分),则记录该位置C1,这样不断移动结构体B在处理图像A中的位置,得到一张记录着所有点C的图像,这张图就是膨胀运算后的图。

图像形态学处理膨胀运算介绍

图像形态学处理膨胀运算介绍

总结:“或”运算,有1即1,全0为0。

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评论 1

  1. #1

    看着像扫雷

    奶爸建网站笔记7个月前 (03-04)回复
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请作者吃根烤肠!

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