图像形态学,即一系列处理图像形态特征的技术。 最为基本的形态转换就是膨胀和腐蚀,分别用于填充孔洞和消除噪声。 也常用于寻找图像中明显的极大值区域或极小值区域以及求出图像的梯度。 二、膨胀和腐蚀 这两个操作经常被用在二值化(像素值为0或者255)的图像上,比如蒙版上,当然也能够用在灰度图像上。 首先我们需...
参数1:输入图像 参数2:输出图像 参数3:结构元 参数4:结构元中心点所在位置,默认在中心点(-1,-1) 参数5:腐蚀次数,默认为1次 参数6:推断图像外部像素的边界模式,我OpenCV版本的默认值为BORDER_CONSTANT。如果图像边界需要扩展,则不同的模式下所扩展的像素,其生成原则不同。 参数7:当边界为常数时的边界值,默认...
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:二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、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、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。
一般图像处理是针对图像做形状的改变,而形态学处理则是对图像进行结构性的改变,而常见的形态学处理就是使用结构元素对二值化图像(图像中的任何像素灰度值不是0就是255)进行处理,包括膨胀(Dilation)、腐蚀(Erosion)、开运算(先腐蚀再膨胀)、闭运算(先膨胀再腐蚀),所以在形态学处理前需要将图像二值化。如果对灰度图...
总结 针对处理二值图图像时,腐蚀或膨胀算法的核心: 1、确定该点(假设为A点)的灰度级,是0还是255; 2、遍历以该点为中心的3x3的邻域,获取灰度级等于0或者等于255的像素点个数,使用 flag 变量记录; 3、当 flag 大于设定的数值时,则A点的灰度级将被赋值为0或者255;...
较亮色块腐蚀。 1.2.图像处理之二值膨胀及应用 基本原理: 膨胀是图像形态学的两个基本操作之一,另外一个是腐蚀操作。最典型的应用是在二值图像 中使用这两个基本操作,是很多识别技术中重要的中间处理步骤。在灰度图像中根据阈值同 样可以完成膨胀与腐蚀操作。对一幅二值图像f(x,y)完成膨胀操作,与对图像的卷积操...
一般图像处理是针对图像做形状的改变,而形态学处理则是对图像进行结构性的改变,而常见的形态学处理就是使用结构元素对二值化图像(图像中的任何像素灰度值不是0就是255)进行处理,包括膨胀(Dilation)、腐蚀(Erosion)、开运算(先腐蚀再膨胀)、闭运算(先膨胀再腐蚀),所以在形态学处理前需要将图像二值化。如果对灰度图...
图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。 图像腐蚀 image.png 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理,通过模板B与图像A进行卷积计算,得出B覆盖区域的像素点最小值,并用这个最小值来替代参考点的像素值。如图所示,将左边的原始图像A腐蚀处理为右边...
图像处理中形态学分析之腐蚀膨胀开运算闭运算高帽底帽 腐蚀膨胀公式,腐蚀把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba包含于X,我们记下这个a点,所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为:E(X)={a|BaX}=XB,如图1所示。 &nb
膨胀、腐蚀、开、闭运算是数学形态学最基本的变换。 形态学通常用于二值图像。 一。膨胀与腐蚀能够实现以下作用: 1.消除噪声 2.分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素 3.寻找图像中的明显的极大值区域或者极小值区域 4.求出图像的梯度 需要注意之处: 腐蚀和膨胀都是对图像的白色部分(高亮部分)而言。膨...