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matlab | 二值形态学处理

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福贵
发布2019-05-30 21:37:06
7740
发布2019-05-30 21:37:06
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文章被收录于专栏:菜鸟致敬菜鸟致敬

图像的二值形态学处理,是利用集合论的思想,能够简化图像数据,保持基本形状特征,除去不相干的结构,此外还能并行实现。

名词介绍

位移:A用x=(x1, x2)位移,记为(A)x

(A)x={y|y=a+x, a∈A}

映像:Â

Â={x|x=-a, a∈A}

二值形态学的基本操作有膨胀,腐蚀,开和闭。

一般的,A为图像集合,B为结构元素,用B对A进行上述操作,结构元素B需要指定一个参考点。

膨胀

和模板处理的过程很类似,就是B在A上面进行卷积,这里B需要取镜像,如果B∩A≠∅,则保留B所有的元素,如此,最后得到的图像就是A用B来膨胀的结果。

膨胀一般的应用有低分辨率的文本的膨胀,断线相连。

腐蚀

如果说B是A的子集,则保留B的控制点,如此完成卷积,最后得到的结果则就是A用B腐蚀的结果。

A先用B进行腐蚀运算,再用B进行膨胀运算,这就是开运算。开运算可以删除小物品,将物体拆分为小物品,还能平滑大物品边界而不明显改变它们的面积。

如果是先膨胀,再腐蚀,这样的组合运算则是闭运算。其效果可以填充小物品,连接相近的物体,平滑物体的边界而不明显改变它们的面积。

开启和闭合运算具有对偶性

击中和击不中是形状检测的基本工具,暂略。

二值形态学实用算法

噪声滤除

先开再闭

边界提取

A先用B腐蚀得到腐蚀结果C,再用A减去腐蚀结果C就得到A的边界。

β(A)= A – (AyB)

孔洞填充

连通分量的提取

凸壳

细化

粗化

骨架提取

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原始发表:2019-05-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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