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数字图像处理:第八章 形态学运算

發(fā)布時間:2025/3/21 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数字图像处理:第八章 形态学运算 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

第八章 形態(tài)學(xué)運算

目錄

  • 引言
  • 基本概念
  • 開運算和閉運算
  • 擊中擊不中變換HMT(Hit-Miss Transform)
  • 邊界和骨架(Boundary and Skeleton)
  • 作業(yè)


    1.引言

    形態(tài)學(xué)運算是針對二值圖象依據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(Mathematical Morphology)的集合論方法發(fā)展起來的圖象處理方法。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)起源于巖相學(xué)對巖石結(jié)構(gòu)的定量描述工作,近年來在數(shù)字圖象處理和機(jī)器視覺領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,形成了一種獨特的數(shù)字圖象分析方法和理論。

    通常形態(tài)學(xué)圖象處理表現(xiàn)為一種鄰域運算形式,一種特殊定義的鄰域稱之為“結(jié)構(gòu)元素”(Structure Element),在每個象素位置上它與二值圖象對應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行特定的邏輯運算,邏輯運算的結(jié)果為輸出圖象的相應(yīng)象素。形態(tài)學(xué)運算的效果取決于結(jié)構(gòu)元素的大小、內(nèi)容以及邏輯運算的性質(zhì)。常見的形態(tài)學(xué)運算有腐蝕(Erosion)和膨脹(Dilation)。

    給定二值圖象I(x,y)和作為結(jié)構(gòu)元素的二值模板T(i,j),則典型的腐蝕與膨脹運算可表示成:

    腐蝕

    膨脹

    幾種簡單對稱結(jié)構(gòu)元素(圓形、方形、菱形)如下圖所示:

    2. 基本概念

    (1)包含、擊中、不擊中

    按照集合的概念,給定兩個集合:對象(Object)X和結(jié)構(gòu)元素(Structure Element)B,它們之間的關(guān)系有如圖所示的三種情況:

    (2)平移、對稱集

    平移

    對稱集(將B旋轉(zhuǎn)180度得到)

    (3) 腐蝕

    腐蝕是一種消除邊界點,使邊界向內(nèi)部收縮的過程。可以用來消除小且無意義的物體。一般意義的腐蝕概念定義為

    ?
    ?

    ?

    也就是說,由B對X腐蝕所產(chǎn)生的二值圖象E是滿足以下條件的點(x,y)的集合:如果B的原點平移到點(x,y),那么B將完全包含于X中。

    (4)膨脹

    膨脹是將與物體接觸的所有背景點合并到該物體中,使邊界向外部擴(kuò)張的過程。可以用來填補(bǔ)物體中的空洞。一般意義的膨脹概念定義為

    ?
    ?

    ?

    也就是說,由B對X膨脹所產(chǎn)生的二值圖象D是滿足以下條件的點(x,y)的集合:如果B的原點平移到點(x,y),那么它與X的交集非空。

    性質(zhì):對偶關(guān)系

    例如:

     

    另外,腐蝕和膨脹都可以用平移來說明:

    ?
    ?

     

    例如,在下圖中利用圓形結(jié)構(gòu)元素做膨脹運算,填補(bǔ)“細(xì)縫”。

    (圖片來源:艾海舟,王栓,何克忠,基于差分圖象的人臉檢測,中國圖象圖形學(xué)報,1998;3(12): 987-992.)

    3. 開運算和閉運算

    (1)開運算

    先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。用來消除小物體、在纖細(xì)點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。

    ?
    ?

    ?

    (2)閉運算

    先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。用來填充物體內(nèi)細(xì)小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時并不明顯改變其面積。

    ?
    ?

    ?

    通常,由于噪聲的影響,圖象在閾值化后所得到邊界往往是很不平滑的,物體區(qū)域具有一些噪聲孔,背景區(qū)域上散布著一些小的噪聲物體。連續(xù)的開和閉運算可以有效地改善這種情況。有時需要經(jīng)過多次腐蝕之后再加上相同次數(shù)的膨脹,才可以產(chǎn)生比較好的效果。

    例如:開運算,B1作用結(jié)果:去掉小刺,但未去掉小橋;B2作用結(jié)果:有位移。

     

    閉運算,B1作用結(jié)果:去掉小刺,但未去掉小橋;B2作用結(jié)果:去掉小刺,和小橋。

     

    4. 擊中擊不中變換HMT(Hit-MissTransform)

    將形態(tài)學(xué)運算推廣到更為一般的情況,實際上就演變?yōu)闂l件嚴(yán)格的模板匹配。這時結(jié)構(gòu)元素不僅含有物體點,而且還含有背景點,只有當(dāng)結(jié)構(gòu)元素與所對應(yīng)的區(qū)域完全符合時才作為結(jié)果輸出到輸出圖象。

    模板T由兩部分組成(T1,T2), T1物體點,T2背景點,HMT定義為

    例如,在下圖中,對于三個不同的T模板,在X中標(biāo)出了符合條件的位置。

    性質(zhì):(1)時,

    (2)

    4.1細(xì)化和粗化

    (1)細(xì)化(Thin)

    細(xì)化可以通過逐步去掉滿足匹配條件的點的方法來實現(xiàn),每步運算可表示成:

    系統(tǒng)地細(xì)化需要考慮一系列的模板,如其中是旋轉(zhuǎn)的結(jié)果(90o ,180o ,270o )共8種情況。

    例如,可用于細(xì)化的結(jié)構(gòu)元素有

    ??? ??????

    問題:用,是否包含所有可刪除的情況?是否包含端點?

    具體的細(xì)化算法參見第七章(..\chapter07\script07_ahz.htm)。

    (2)粗化(Thick)

    用點集合,時,

    故要選擇合適的結(jié)構(gòu)元素,如

    對偶性:(驗證一下)

    其中,當(dāng)時,

    5. 邊界和骨架(Boundary andSkeleton)

    邊界運算可以用:

    抽骨架(Skeletonization)(骨架也稱為中軸medial axis)與細(xì)化不同主要在于中軸骨架在拐角處延伸到了邊界,而細(xì)化則不是。抽骨架的一種方法是:

    其中

    用不同大小的結(jié)構(gòu)元素nG逐步對X腐蝕,直到,每次腐蝕得到寬度和nG成正比的區(qū)域段的骨架。

    ?

    以上方法存在一些問題,如有時骨架不連通了,而原區(qū)域是連通。一種改進(jìn)的方法是采用全方形的結(jié)構(gòu)元素

    ???

    演示:..\SourceProgramCodes\chapter9\武勃981403\Debug\ViewDIB.exe

      Binary Sobel Edge

     Dilation

     Erosion

     Open

     Close

     Thinning by Structure Elemnets of T and L shapes

    相關(guān)的網(wǎng)上資料:Morphology-basedOperations.htm(..\..\download_IPCVPR\IPFundamentals\Morphology-basedOperations.htm)

    致謝:本章的形態(tài)學(xué)運算示意圖取自朱志剛博士的講義:朱志剛,數(shù)字圖象處理,1998年6月,pp.94-102。祥見其講義:3.6 形態(tài)學(xué)運算(..\Readings\chapter08\6morph.doc)

    推薦參考資料:Edward Dougherty (ed.), Mathematical morphology inimage processing, M. Dekker, New York, 1993.

    作業(yè)

  • 在二值化程序基礎(chǔ)上,編制基本的形態(tài)學(xué)運算(腐蝕和膨脹、開閉)程序,針對輸入的任意圖象選擇不同的閾值做二值化,再做形態(tài)學(xué)處理,通過交互輸入不同類型的結(jié)構(gòu)元素觀察效果。
  • 編制抽取中軸的程序,通過用畫板等方式生成的各種類型的二值圖象觀察效果。

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    清華大學(xué)計算機(jī)系 艾海舟

    最近修改時間:2001年7月18日

    出處:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/CourseImageProcess.html

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理:第八章 形态学运算的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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