【数字图像处理学习笔记之六】基本灰度级形态学算法
2016-07-07 18:55
696 查看
背景知识
结构元素
腐蚀 膨胀
开闭操作
基本灰度级形态学算法
1. 形态学平滑
原理:开操作抑制比结构元素小的亮细节,而闭操作抑制暗细节
功能:图像平滑和去噪(形态学滤波)。
用法:对图像f先进行开操作,然后对结果进行闭操作,然后再对结果进行开操作,然后再对结果进行闭操作。。。。。
简单点理解:
1)把开操作和闭操作(或者闭操作和开操作,注意顺序)作为一个整体,
2)用这个整体去处理图像f得到f2
3)再用这个整体去处理图像f2
2.形态学梯度(图像的微分、一阶导数)
膨胀和腐蚀与图像相减结合起来可以得到一副图像的形态学梯度,用g表示:
功能:常用于图像边界提取
3.顶帽变换
定义:原图像f减去其开操作
作用:增强图像对比度,适用于在较暗的背景中突出较亮的像素点
说明:屋檐亮,但周围很暗,顶帽变换突出了屋檐
4.底帽变换
定义:图像的闭操作减去原图像
作用:增强图像对比度,适用于在较亮的背景中突出较暗的像素点
说明:原图屋檐的顶端有一个黑色小方块,周围亮,底帽变换之后小方块被突出为白色
结构元素
腐蚀 膨胀
开闭操作
基本灰度级形态学算法
1. 形态学平滑
原理:开操作抑制比结构元素小的亮细节,而闭操作抑制暗细节
功能:图像平滑和去噪(形态学滤波)。
用法:对图像f先进行开操作,然后对结果进行闭操作,然后再对结果进行开操作,然后再对结果进行闭操作。。。。。
简单点理解:
1)把开操作和闭操作(或者闭操作和开操作,注意顺序)作为一个整体,
2)用这个整体去处理图像f得到f2
3)再用这个整体去处理图像f2
2.形态学梯度(图像的微分、一阶导数)
膨胀和腐蚀与图像相减结合起来可以得到一副图像的形态学梯度,用g表示:
功能:常用于图像边界提取
3.顶帽变换
定义:原图像f减去其开操作
作用:增强图像对比度,适用于在较暗的背景中突出较亮的像素点
说明:屋檐亮,但周围很暗,顶帽变换突出了屋檐
4.底帽变换
定义:图像的闭操作减去原图像
作用:增强图像对比度,适用于在较亮的背景中突出较暗的像素点
说明:原图屋檐的顶端有一个黑色小方块,周围亮,底帽变换之后小方块被突出为白色
相关文章推荐
- javascript图像处理―边缘梯度计算函数
- 非线性规划 模型与基本概念
- 无约束问题的极值条件
- 最速下降法
- caffe优化方法
- 图像锐化(增强)和边缘检测
- 梯度,阈值梯度,二值化
- 高等数学:第八章 多元函数微分法及其应用(3)方向导数 梯度 多元函数的极值
- 梯度、梯度下降,随机梯度下降
- 梯度与Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子
- Roberts边缘检测
- triplet loss 原理以及梯度推导
- 如何根据梯度重建原始图像以及图像重建常用算法?
- 如何根据梯度重建原始图像以及图像重建常用算法?
- http://sxyd.sdut.edu.cn/gaoshu2/lesson/8.7fangxiangdaoshuyutidu.htm
- 图像梯度--matlab gradient理解
- 数字图像梯度概念及计算(the gradient of the image)
- 最优化预备知识
- 最小二乘法与梯度下降法
- 梯度(Gradient)与梯度下降法(Gradient Descent)