一.最基本两个形态学运算----膨胀与腐蚀

 

啥叫形态学操作

形态学操作其实就是改变物体的形状,比如腐蚀就是”变瘦”,膨胀就是”变胖”,看下图就明白了:


 图像形态学处理_连接点

经验之谈:形态学操作一般作用于二值化图,来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色(即前景)部分!

开/闭运算

先腐蚀后膨胀叫开运算(因为先腐蚀会分开物体,这样容易记住),其作用是:分离物体,消除小区域。

图像形态学处理_高亮_02

经验之谈:很多人对开闭运算的作用不是很清楚,但看上图↑,不用怕:如果我们的目标物体外面有很多无关的小区域,就用开运算去除掉;如果物体内部有很多小黑洞,就用闭运算填充掉。

为什么有了膨胀腐蚀还要开运算闭运算呢?其实开闭运算最重要的一点就是,可以保持物体原有大小。然后一个是消除物体内部孔洞的另一个是增强物体之间连接点的。

其他形态学操作

  • 形态学梯度:膨胀图减去腐蚀图,​​dilation - erosion​​,这样会得到物体的轮廓:

图像形态学处理_卷积_03

 



 

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。膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀,类似于领域扩张,效果图拥有比原图更大的高亮区域;腐蚀是原图的高亮部分被腐蚀,类似于领域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域。

从数学的角度来说,膨胀和腐蚀操作就是将图像与核进行卷积,核可以是任意形状和大小的。

图像形态学处理_最小值_04

膨胀到底是怎么实现的呢?求局部最大值。

原图与核进行卷积,将最大值赋予指定像素,从而使亮者更亮,效果就是亮的区域膨胀了。

再讲腐蚀(Erosion):

操作与膨胀相反,求局部最小值。

可以理解为,移动结构B(核),如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域内,则保存该位置点,所有满足条件的点构成结构A被结构B腐蚀的结果。

图像形态学处理_连接点_05

A被腐蚀后的结果貌似不对,好像应该是这样的:

图像形态学处理_高亮_06

 



se_diamond =strel('diamond',4)创建一个菱形的结构元素,4是从结构化元素原点到其点的距离,必须为非负整数。

图像形态学处理_连接点_07