1.邊緣檢測 Edge Detection

1.1 形態學邊緣數學定義

1.2 形狀圖表示

1.3 醫學圖像實例展示

1.4 Matlab仿真試驗

2.形態學梯度 ? Morphological Gradient

2.1 數學表達式

形態學梯度的定義很簡單，利用基本運算膨脹與腐蝕就可以完成。通過這個定義我們也能推出，形態學梯度也會包含標準梯度(Standard Gradient)、內梯度(Internal Gradient )、外梯度(External Gradient)。

2.2 結構圖表示

通過該結構示意圖我們可以發現，所謂的形態學梯度并不能很好的反映“波動非常頻繁且灰度變化不大”的區域。當然，這還是要參考結構元素SE的選擇。

2.3 典型實例

2.4 Matlab 仿真實驗

3. 形態學圖像平滑 (Morphological Smooth)

? 3.1 數學解釋

3.2 結構示意圖

3.3 典型實例

討論：很明顯，在實際操作過程中，我們也可以應用更為簡單的“Dilation”和“Erosion”。但是，從最大圖像信息保留角度看，“Opening”和“Closing”結合更為合理。

3.4 Matlab 仿真實驗

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Medical Image Process] 3.3 Grayscale Morphology Application的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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