形態(tài)學(xué)圖像處理ppt課件(已修改)
2025-05-11 01:38 本頁(yè)面
【正文】 第九章 形態(tài)學(xué)圖像處理 內(nèi)容提綱 : ? 1. 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展歷史及基本概念 ? 2. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) ? 3. 形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算 ? 4. 二值形態(tài)學(xué)圖像處理基本操作 ? 5. 灰階圖像形態(tài)學(xué)處理基本操作 ? 6. 形態(tài)學(xué)圖像處理基本應(yīng)用 ? 7. 總結(jié) 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)歷史及基本概念 ?形態(tài)學(xué) ： 通常指生物學(xué)中對(duì)動(dòng)植物的形狀和結(jié)果進(jìn)行處理的一個(gè)分支。 ?數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) (mathematical morphology, MM)： 是根據(jù)形態(tài)學(xué)概念發(fā)展而來(lái)具有嚴(yán)格數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的科學(xué)，并在圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。除了通常作為一種抽取圖像中區(qū)域形狀特征，如邊界、骨骼和凸殼等，的工具外，也經(jīng)常用于圖像的預(yù)處理和后處理，如：形態(tài)學(xué)濾波、細(xì)化和修剪等。 發(fā)展歷史（ 1） ? 60年代：孕育和形成 ? 1964誕生 ， 法國(guó)學(xué)者 Serra對(duì)鐵礦石的巖相進(jìn)行定量分析 ， 以預(yù)測(cè)特礦石的可軋性 。 同時(shí) ， Matheron研究了多孔介質(zhì)的幾何結(jié)構(gòu) 、 滲透性及二者的關(guān)系 ， 二者的研究直接導(dǎo)致數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)雛形的形成 。 1966年命名 Mathematical Morphology。 1968年在法國(guó)成立楓丹白露 (Fontainebleau)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)研究中心 。 ? 70年代： ? 1973年 ， Mathron的 《 隨機(jī)集和積分幾何 》 為數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)奠定了基礎(chǔ) 。 發(fā)展歷史（ 2） 80年代： 1982 由 Serra 主編完成的 《 Image Analysis and Mathematical Morphology》 是里程碑 ， 表明數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在理論上已趨于完備 。 此后 ， 該書的第二版和第三版相繼出版 。 1986， CVGIP（ puter vision graphics and image processing) 發(fā)表了 MM專輯 ， 使 MM的研究呈現(xiàn)新景象 。 提出基于 MM的紋理分析模型系列 。 90年代至今： 在模式識(shí)別，編碼，運(yùn)動(dòng)分析，運(yùn)動(dòng)景物描述、放射醫(yī)學(xué)、工業(yè)控制等方面取得進(jìn)展，及用于數(shù)值函數(shù)的形態(tài)學(xué)算子開發(fā)等。 “如果證明，在某些時(shí)候，形態(tài)學(xué)方法比其他方法在模式識(shí)別方面更有效，那是因?yàn)樗玫匕盐樟司拔锏膸缀翁攸c(diǎn)，僅此而已” － Serra 在把握自然景物含義，人類思維的符號(hào)描述方面顯得不夠有力，有待發(fā)展。 MM是一門綜合了多學(xué)科知識(shí)的交叉科學(xué) ， 盡管其理論基礎(chǔ)很艱深 ，但基本概念卻比較簡(jiǎn)單 。 其體現(xiàn)了邏輯推理與數(shù)學(xué)演繹的嚴(yán)謹(jǐn)性 ，又具備與實(shí)踐緊密相關(guān)的實(shí)驗(yàn)和計(jì)算技術(shù) 。 它涉及微分幾何 、 積分幾何 、 測(cè)度論 、 泛函分析和隨機(jī)過(guò)程等許多數(shù)學(xué)理論 ， 其中積分幾何和隨機(jī)集論是其基石 。 由于描述 MM的語(yǔ)言是集合論 ， 可以提供一個(gè)統(tǒng)一而強(qiáng)大的工具來(lái)處理圖像分析中的問(wèn)題 。 用 MM對(duì)物體幾何結(jié)構(gòu)分析的過(guò)程就是主客體相互逼近的過(guò)程 ， 通過(guò) MM的幾個(gè)基本概念和運(yùn)算 ， 可將結(jié)構(gòu)元靈活地組合 、 分解 ， 并根據(jù)所得形態(tài)變換序列達(dá)到分析得目的 。 形態(tài)學(xué)圖像處理概念 形態(tài)學(xué)圖像分析的基本步驟 ① 提出所要描述的物體幾何結(jié)構(gòu)模式，即提取幾何結(jié)構(gòu)特征； ② 根據(jù)結(jié)構(gòu)模式選擇相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素（簡(jiǎn)單又有最強(qiáng)的表現(xiàn)力）； ③ 用選定的結(jié)構(gòu)元對(duì)圖像實(shí)行擊中與否（ HMT）變換，便得到比原始圖像更顯著突出物體特征信息的圖像。如賦予相應(yīng)變量，還可得到定量描述； ④ 經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)變換后的圖像突出我們所需的信息，從而可以方便提取信息。 以上， HMT是 MM圖像分析的核心運(yùn)算。 形態(tài)學(xué)圖像變換中結(jié)構(gòu)元選取的原則 在形態(tài)學(xué)算法設(shè)計(jì)中，結(jié)構(gòu)元的選擇十分重要，其形狀、尺寸的選擇是能否有效提取信息的關(guān)鍵。選擇的幾個(gè)基本原則： ① 結(jié)構(gòu)元必須在幾何上比原圖像簡(jiǎn)單，且有界；當(dāng)選擇性質(zhì)相同或相似的結(jié)構(gòu)元時(shí)，以選擇極限情況為宜； ② 結(jié)構(gòu)元的凸性很重要，對(duì)非凸子集，由于連接兩點(diǎn)的線段大部分位于集合的外面，故用非凸子集作為結(jié)構(gòu)元將得不到什么信息。 形態(tài)學(xué)圖像分析的優(yōu)點(diǎn) MM方法比其他空域或頻域圖像處理方法有一些明顯的優(yōu)勢(shì)： ? 在恢復(fù)處理中，形態(tài)濾波可借助先驗(yàn)的幾何特征信息，利用形態(tài)學(xué)算子有效濾除噪聲，又可保留圖像的原有信息； ? MM算法易于用并行處理方法有效實(shí)現(xiàn)，且硬件實(shí)現(xiàn)容易； ? 基于 MM的邊緣信息提取由于基于微分的提取算法，也不象微分算法對(duì)噪
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