Python图像处理:形态学操作

形态学方法

当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时，图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。

形态学的操作主要是去除影响图像形状和信息的噪声。形态学运算在图像分割中非常有用，可以得到无噪声的二值图像。

基本的形态操作是侵蚀和膨胀。下面对这两种操作进行说明:

膨胀

在放大操作中，如果物体是白色的，那么白色像素周围的像素就会增大。它增加的区域取决于物体像素的形状。膨胀过程增加了对象的像素数，减少了非对象的像素数。

具有不同内核大小和迭代的膨胀的Python代码

侵蚀

侵蚀函数正好与膨胀功函数相反。侵蚀作用使物体体积变小。侵蚀过程增加了非目标像素，减少了目标像素。

具有不同内核大小和迭代的侵蚀的Python代码

开操作

此方法可用于从图像中去除噪声。该方法的工作功能是先腐蚀再膨胀，以保持物体像素的原始性，去除背景中的小噪声。

闭操作

此方法可用于从图像中去除噪声。这种方法的工作功能是先膨胀再腐蚀，去除内部的小噪声。

形态学梯度

这种方法是膨胀图与腐蚀图之差。

总结

这些操作是处理二进制图像的一种非常简单的方法，也是图像处理应用程序中预处理的一部分。

作者：Amit Chauhan