通过以下图像,我们简要来讨论一下膨胀与腐蚀操作(译者注:注意这张图像中的字母为黑色,背景为白色,而不是一般意义的背景为黑色,前景为白色): 膨胀 此操作将图像 与任意形状的内核 ( ),通常为正方形或圆形,进行卷积。 内核 有一个可定义的锚点, 通常定义为内核中心点。 进行膨胀操作时,将内核 划过图像,将内核 ...
膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。在笔者之前的文章《图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度》、《图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波》具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作,图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作。其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大...
图像处理分为多种,对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同. 1.形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素,然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算;先腐蚀后膨胀的过程称为开运算.它具有消除细小物体,在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用.先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算.它具有填充物体内细小空洞,...
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。其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大;腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。 1...
因为结构元像素是白色的,因此腐蚀操作可以认为是腐蚀图像中的白色像素,白色被腐蚀,那黑色就会膨胀。 (3)代码详解 (1)构造结构元函数:getStructuringElement(参数1,参数2,参数3) Mat cv::getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1) ) 参数1:结构元的形状(0:矩形结构元;1:十...
膨胀和腐蚀是数学形态学处理中的两个基本操作,主要针对的是二值化图像。膨胀与腐蚀都是针对白色像素块而言的,简单的理解就是膨胀将白色区域扩大,腐蚀将白色区域缩小。二者功能主要包括:消除噪声; 分割(isolate)出独立的图像元素,在图像中连接(join)相邻的元素; ...
图像处理分为多种,对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同.1.形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素,然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算;先腐蚀后膨胀的过程称为开运算.它具有消除细小物体,在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用.先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算.它具有填充物体内细小空洞,连...
腐蚀用于细化图像中的线条以突出轮廓。形态学膨胀处理时需确定合适的迭代次数。迭代次数过多可能导致物体过度膨胀变形。腐蚀处理的迭代次数同样影响最终效果。图像二值化后更适合进行形态学膨胀与腐蚀。二值图像便于对物体和背景进行区分操作。灰度图像也可进行形态学膨胀与腐蚀处理。对于灰度图像,处理依据灰度值进行。形态...
膨胀与腐蚀属于形态学范围,具体的含义根据字面意思来理解即可,但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。 它们的用途就是用来处理图形问题上,总结性的来说: 膨胀用来处理缺陷问题; 腐蚀用来处理毛刺问题。 膨胀就是把缺陷给填补了,腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨,只是为了大家理解方便,下面我们就用...
首先,在腐蚀与膨胀的操作过程中,我们得给出一个核窗口,它有一个单独定义出来的参考点,我们称之为锚点,(这个窗口的给出我们一般会结合函数getStructuringElement使用,这个函数的用法我们一会儿来介绍),然后我们把这个窗口在原图像上滑动,计算原图像在这个窗口覆盖部分之下的最值,然后把这个最值赋值给参考点指定的像素 ...