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  • (二)用形态学滤波器开启和闭合图像 2.1 实现 为了应用较高级别的形态学滤波器,需要用cv::morphologyEx 函数,并传入对应的函数代码。 闭合运算的调用方法: / /闭合图像 cv::Mat element5(5,5,CV_8U,cv:Scalar(1)...

    (二)用形态学滤波器开启和闭合图像
    2.1 实现
    为了应用较高级别的形态学滤波器,需要用cv::morphologyEx 函数,并传入对应的函数代码。
    闭合运算的调用方法:
    / /闭合图像
    cv::Mat element5(5,5,CV_8U,cv:Scalar(1));
    cv::Mat closed;
    cv::morphologyEx(image,closed,cv::MORPH_CLOSE,element5);
    输入图像,输出图像,运算符,结构元素
    开启运算的调用方法:
    cv::Mat opened;
    cv::morphologyEx(image,opened,cv::MORPH_OPEN,element5);
    输入图像,输出图像,运算符,结构元素
    2.2 原理
    开启与闭合滤波器的定义,只与基本的腐蚀与膨胀运算有关。闭合,即对图像先膨胀后腐蚀;开启,即图像先腐蚀后膨胀。
    对图像做闭合运算如下:
    //膨胀原图像
    cv::dilate(image,result,cv::Mat());
    //就地腐蚀膨胀后的图像
    cv::erode(image,image,cv::Mat());
    调换这两个函数的调用次序,即可得到开启滤波器。
    闭合滤波器的结果:
    a白色前景物体中的小空隙已经被填满;
    b会把邻近的物体连接起来;
    c所有小到不能容纳完整结构元素的空隙或间隙都会被消除;
    开启滤波器的结果:
    a消除了背景中的几个小物体;
    b所有小到不能容纳完整结构元素的物体都会被移除;
    异同点:
    a 常用于目标检测;
    b 闭合可把错误分裂成小碎片的物体连接起来;开启可移除因图像
    噪声产生的斑点;
    c 根据需要按一定顺序调用这些滤波器。如果优先考虑过滤噪声,
    可先开启后闭合,缺点是会消除部分物体碎片。
    d 对同一图像进行多次同的开启(或者闭合)运算是没有作用的,
    第一次使用后,继续使用同一滤波器,不会使图像产生变化。

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  • 基于MATLAB的二值图像形态学基本运算,包括膨胀、腐蚀、开启和闭合等。
  • Matlab数学形态学运算

    千次阅读 2019-07-05 21:25:41
    数学形态学运算 语法格式:  BW2 = bwmorph(BW,operation)  对二值图像进行指定的形态学处理。  BW2 = bwmorph(BW,operation,n)  对二值图像进行n次指定的形态学处理。 n可以是Inf(无穷大),这意味着将...

    数学形态学运算

    语法格式:

      BW2 = bwmorph(BW,operation)

      对二值图像进行指定的形态学处理。

      BW2 = bwmorph(BW,operation,n)

      对二值图像进行n次指定的形态学处理。 n可以是Inf(无穷大),这意味着将一直对该图像做同样的形态学处理直到图像不再发生变化。

      operation是一个字符串, 用于指定进行的形态学处理类型, operation可以为以下值:

      'bothat':进行“bottom hat”形态学运算,即返回源图像减去闭运算的图像;

      'branchpoints':找到骨架中的分支点;

      'bridge':进行像素连接操作;

      'clean':去除图像中孤立的亮点,比如, 一个像素点, 像素值为1,其周围像素的像素值全为0,则这个孤立的亮点将被去除;

      'close':进行形态学闭运算(即先腐蚀后膨胀);

      'diag': 采用对角线填充, 去除八邻域的背景;

      'dilate': 使用结构元素ones(3)对图像进行膨胀运算;

      'endpoints':找到骨架中的结束点;

      'erode':使用结构元素ones(3)对图像进行腐蚀运算;

      'fill':填充孤立的黑点, 比如3*3的矩阵, 除了中间元素为0外,其余元素全部为1,则这个0将被填充为1;

      'hbreak':断开图像中的H型连接;

      'majority':如果一个像素的8邻域中有等于或超过5个像素点的像素值为1, 则将该点像素值置1;

      'open':进行形态学开运算(即先膨胀后腐蚀);

      'remove':如果一个像素点的4邻域都为1, 则该像素点将被置0;该选项将导致边界像素上的1被保留下来;

      'skel':在这里n = Inf,骨架提取但保持图像中物体不发生断裂;不改变图像欧拉数;

      'spur':去除小的分支, 或引用电学术语“毛刺”;

      'thicken':在这里n = Inf, 通过在边界上添加像素达到加粗物体轮廓的目的;

      'thin':在这里n = Inf,进行细化操作;

      'tophat':进行“top hat”形态学运算, 返回源图像减去开运算的图像;

    腐蚀膨胀

    二值图像的形态学处理的基本运算有腐蚀、膨胀、开运算、闭运算,击中与击不中、骨架抽取等。

    图像膨胀:

    可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象。结构元素对象可以是strel函数返回的对象,也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵。此外,imdilate还可以接受两个可选参数:PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小、PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像)。

    BW=zeros(9,10);
    BW(4:6,4:7) =1;
    SE=strel('square',3); %使用一个3×3的正方形结构元素对象对创建的图像进行膨胀
    BW2=imdilate(BW,SE); %将图像BW和结构元素SE传递给imdilate函数

     

    图像腐蚀:

     BW2=imerode(BW1,SE);

    基于腐蚀和膨胀的形态操作函数如下:

    bwhitmiss 图像逻辑"与"操作,该函数使用一个结构元素对图像进行腐蚀操作后,再使用第二个结构元素对图像进行腐蚀操作

    imbothat 从原始图像中减去经过形态关闭后的图像,该函数可用来寻找图像中的灰度槽

    imclose 闭合操作.首先对图像进行膨胀,然后再对膨胀后的图像进行腐蚀,两个操作使用同样的结构元素

    imopen 开启操作,首先对图像进行腐蚀,然后再对腐蚀后的图像进行膨胀,两个操作使用同样的结构元素

    imtophat 从原始图像中减去形态开启后的图像,可以用来增强图像的对比度

    函数【bwareaopen】──删除小面积对象
    格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)
    作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域。
    算法:
    (1)Determine the connected components.
      L = bwlabeln(BW, conn);
    (2)Compute the area of each component.
      S = regionprops(L, 'Area');
    (3)Remove small objects.
      bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));

    函数【imfiter】——对任意类型数组或多维图像进行滤波
    用法:B = imfilter(A,H)
       B = imfilter(A,H,option1,option2,…)
       或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)
    其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像。filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”。boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大小确定。具体参数选项见下表:

     选项描述
    filtering_mode‘corr’通过使用相关来完成,该值为默认。
     ‘conv’通过使用卷积来完成
    boundary_options‘X’输入图像的边界通过用值X(无引号)来填充扩展
    其默认值为0
     ‘replicate’图像大小通过复制外边界的值来扩展
     ‘symmetric’图像大小通过镜像反射其边界来扩展
     ‘circular’图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来扩展
    size_options‘full’输出图像的大小与被扩展图像的大小相同
     ‘same’输出图像的大小与输入图像的大小相同。这可通过将滤波掩模的中心点的偏移限制到原图像中包含的点来实现,该值为默认值。

     

    函数【strel】——创建膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象

    用法:SE = strel(shape,parameters)

    创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有
    ‘arbitrary'
    'pair'
    'diamond'
    'periodicline'
    'disk'
    'rectangle'
    'line'
    'square'
    'octagon’

    参数parameters一般控制SE的大小。
    例子:
    se1 = strel('square',6)
    % 创建6*6的正方形
    se2 = strel('line',10,45)
    % 创建直线长度10,角度45
    se3 = strel('disk',15)
    % 创建圆盘半径15
    se4 = strel('ball',15,5)
    % 创建椭圆体,半径15,高度5

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  • 2020-12-16图像形态学:开运算和闭运算

     

    形态学要有一个先验概念,即: 把

    白色的,当作存在,即 边界,噪点,杂点,

    黑色的,当作 黑洞,不存在

    以下,就可以很好理解了,腐蚀,即把白色的边界变细小,膨胀,即把白色的边界变粗大,膨胀。

    腐蚀膨胀是相对于 白色的存在来赋值的。

    形态学最基本的操作为腐蚀和膨胀,我个人的理解,就是让图像中的感兴趣目标变大或者变小。自己做了下面这个小例子:

    原始的图片是一张笑脸,erode(腐蚀)就是让图像中笑脸轮廓变细,而dilate(膨胀)就是让图像中笑脸轮廓变粗。

     

    开运算:先腐蚀 后膨胀

    闭运算:先膨胀 后腐蚀

     

    2020-12-16图像形态学:开运算和闭运算

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  • 数学形态学运算

    2015-11-03 11:17:35
    数学形态学运算有4个:膨胀,腐蚀,开启和闭合。 膨胀:对图像中的目标增加像素,输出图像的像素值是输入图像邻域的最大值。使用imdilate(im,se)函数实现。 腐蚀:对图像张的目标去除像素,输出图像的像素值是输入...

    数学形态学运算有4个:膨胀,腐蚀,开启和闭合。

    膨胀:对图像中的目标增加像素,输出图像的像素值是输入图像邻域的最大值。使用imdilate(im,se)函数实现。

    腐蚀:对图像张的目标去除像素,输出图像的像素值是输入图像邻域的最小值。使用imrode(im,se)函数实现

    结构元素:实际上就是人为规定的那个邻域由0和1构成目的是为了拼出形状(我自己的理解),只是把有1的计算在邻域内。使用strel('形状名',......)函数实现。


    开启:就是先腐蚀后膨胀:腐蚀----->膨胀.(可以分开实现也可以使用imopen(im,se)函数实现)

    闭合:就是先膨胀后腐蚀:膨胀----->腐蚀.(使用imclose(im,se)实现).


    例如:

    clc;
    clear all;
    I=imread('test.jpg');
    I=rgb2gray(I);
    figure;
    imshow(I);
    se=strel('ball',5,5);
    I2=imdilate(I,se);  %膨胀
    %I2=imerode(I,se);  %腐蚀
    figure;
    imshow(I2);

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  • 数学形态学: 定义一系列运算,用预先定义的形状元素探测图像,从而实现图像的转换。...把某个像素设为结构元素的原点后,结构元素和图像重叠的像素集就是特定形态学运算的应用对象。结构元素可...
  • opencv—5.用形态学运算变换图像用形态学滤波器腐蚀和膨胀图像 数学形态学是一门 20 世纪 60 年代发展起来的理论,用于... 用形态学滤波器开启和闭合图像;  在灰度图像中应用形态学运算;  用分水岭算法实现图像
  • 图像形态学运算之腐蚀-膨胀篇

    千次阅读 2017-09-17 11:45:55
    在http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/77966132中,由于睫毛等影响所以对采集的虹膜图像进行闭操作,由于形态学运算在图像预处理应用还是比较广发的,这里单独对它进行汇总说明 参考: ...
  • 形态学梯度运算和顶帽变换。
  •  用形态学滤波器开启和闭合图像;  在灰度图像中应用形态学运算;  用分水岭算法实现图像分割;  用MSER 算法提取特征区域。 数学形态学是一门20 世纪60 年代发展起来的理论,用于分析和处理离散图像。它...
  • 数学形态学是一门20c60s...腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算。数学形态学中最基本的概念是结构元素。结构元素可以简单地定义为像素的组合,在对应的像素上定义了一个原点。形态学滤波器的应用过程就包含了用这个结构元
  • 其中腐蚀和膨胀是是形态学运算的基础算子,开运算运算,和提度都离不开这两种基础运算,在形态学中,核心的概念是基础概念是结构元素(类似卷积,实际上卷积也可以代替,本质都是用用滤波器扫描图像),结构...
  • 腐蚀(erode)和(dilate)是最基本的形态学运算。在数学形态学中最基本的概念是结构元素,类似滤波当中的核,核的尺寸是可调的,将核的中心点作为原点,也叫锚点。形态学滤波器通常作用于二值图像,形态学中习惯用...
  • 本程序包括的基本应用有膨胀,形态浮雕,腐蚀,形态梯化,开启,开合成,闭合,去除噪声
  • 本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python...[Python图像处理十 ]:Opencv图像形态学处理之开运算、闭运算和梯度运算原理及方法一、开运算1、开运算原理2、开运算功能函数构造3、Op
  • 摘要: 参考文献:数字图像处理(第三版) 何东健 西安电子科技大学出版社 基本概念  如果结构元素为圆形, 则膨胀操作可填充图像中比结构元素小... 在腐蚀和膨胀两个基本运算的基础上, 可以构造出形态学运算簇,...
  • 形态学滤波器

    2013-11-09 20:30:23
    研究数学形态学的二值形态学、灰度形态学的腐蚀、膨胀、开启和闭合四种基本运算,利用这4种基本运算消除图像噪声。本文在总结和分析了数学形态学的基本理论及其应用的基础上,用MATLAB编程实现消除图像噪声。仿真...
  • 1、膨胀运算 1.1对图像text.png进行膨胀操作,并对比。 bw=imread('text.png');se=strel('line',11,90); %创建一个线性结构元素 bw2=imdilate(bw,se); %用线性结构元素来进行膨胀操作 subplot(121),imshow(bw),title...
  • 9.1 Python图像处理之图像数学形态学-二值形态学(腐蚀、膨胀、开启、闭合) 文章目录9.1 Python图像处理之图像数学形态学-二值形态学(腐蚀、膨胀、开启、闭合)1 算法原理1.1 腐蚀(erode)1.2 膨胀(dilate)1.3 开启...
  • 开启和闭合滤波器的定义只与基本的腐蚀和膨胀运算有关。
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  • OpenCV与EmguCV中的形态学滤波

    千次阅读 2016-06-28 14:41:32
    数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的,它的基本运算有4个: 膨胀、腐蚀、开启和闭合, 它们在二值图像和灰度图像中各有特点。简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的...
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  • [Python图像处理十一 ]:Opencv图像形态学处理之顶帽运算与黑帽运算 一、顶帽运算 1、顶帽运算原理 2、顶帽运算功能函数构造 3、OpenCV顶帽运算库的使用 二、黑帽运算 1、黑帽运算原理 2、黑帽运算功能函数构造 3、...

空空如也

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形态学开启运算