形态学图像处理小结.pdf

. 一．形态学基础知识理解 形态学图像处理基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限 腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、 Top-hat 变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和 膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 1. 膨胀与腐蚀 最基本的形态学操作有二种：膨胀与腐蚀 (Dilation 与 Erosion) 。膨胀是在二值图像 中“加长”和“变粗”的操作。这种方式和变粗的程度由一个结构元素组成的集合来控制。 腐蚀是“收缩”或“细化”二值图像中的对象。同样，收缩的方式和程度由一个结构元素 控制。腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的 高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中 的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 常用的三种膨胀与腐蚀的组合：开运算、闭运算、击中或击不中变换。（ 1）开运算和 闭运算 : A 被 B 的形态学开运算是 A 被 B 腐蚀后再用 B 来膨胀腐蚀结果。其几何解释为： B 在 A 内完全匹配的平移的并集。形态学开运算完全删除了不能包含结构元素的对象区域， 平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分；（ 2 ）闭运算 : A 被 B 的 形态学闭运算是先膨胀再腐蚀的结果，其几何解释为：所有不与 A 重叠的 B 的平移的并集。 形态学闭运算会平滑对象的轮廓，与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起 来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞。（ 3）击中击不中变换 : 击中与击不中变换 先对目标图像进行目标结构元素的腐蚀操作；后对目标图像的对偶进行背景结构元素的腐 蚀操作；最后取两次结果的交集。 2. 重构 重构是一种涉及到两幅图像和一个结构元素的形态学变换。一幅图像，即标记 （marker ），是变换的开始点。另一幅图像是掩模（ mask），用来约束变换过程。结构元 素用于定义连接性。 3. 灰度图像形态学 对于灰度图像来说，膨胀和腐蚀是以像素邻域的最大值和最小值来定义的。膨胀和腐 蚀可以组合使用，以获得各种效果。例如，从膨胀后的图像中减去腐蚀过的图像可以产生 一个“形态学梯度”，可以用来度量图像局部灰度变化。 开运算和闭运算用于形态学平滑。由于开运算可以去除比结构元素更小的明亮细节， 闭运算可以去除比结构元素更小的暗色细节，所以它们经常组合在一起用来平滑图像并去 除噪声。 形态学图像处理方法构成了一组提取图像特征的有力工具。针对二值图像和灰度图像 的腐蚀、膨胀和重构的基本操作可以组合使用，以完成非常宽泛的处理任务。 . . 二. 本部分实验结果 图 1 （a ）包括残缺文本的输入图像 (b) 膨胀后的图像 （a） （b） （c ） （d ） 图 2 （a ）原图像；（ b ）用半径为 10 的圆盘腐蚀后的图像；（ c）用半径为 5 的圆盘腐蚀后的图像；（ d ） 用半径为 20 的圆盘腐蚀后的图像 .